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1. WO2020010602 - PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE RECONNAISSANCE ET DE CONSTRUCTION FACIALES BASÉS SUR UNE DÉCOMPOSITION DE MATRICE NON-NÉGATIVE NON LINÉAIRE, ET SUPPORT D'INFORMATIONS

Numéro de publication WO/2020/010602
Date de publication 16.01.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2018/095554
Date du dépôt international 13.07.2018
CIB
G06K 9/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
CPC
G06K 9/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Déposants
  • 深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 陈文胜 CHEN, Wensheng
  • 刘敬敏 LIU, Jingmin
Mandataires
  • 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) SZ KINDWALF INTELLECTUAL PROPERTY FIRM
Données relatives à la priorité
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) FACE RECOGNITION AND CONSTRUCTION METHOD AND SYSTEM BASED ON NON-LINEAR NON-NEGATIVE MATRIX DECOMPOSITION, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE RECONNAISSANCE ET DE CONSTRUCTION FACIALES BASÉS SUR UNE DÉCOMPOSITION DE MATRICE NON-NÉGATIVE NON LINÉAIRE, ET SUPPORT D'INFORMATIONS
(ZH) 一种非线性非负矩阵分解人脸识别构建方法、系统及存储介质
Abrégé
(EN)
A face recognition construction method and system based on non-linear non-negative matrix decomposition, and a storage medium. The method comprises: depicting the degree of loss after matrix decomposition by using l 2,p-norm; enhancing the sparsity representation of a feature by using l 1-norm of a matrix, and adding a regularization term regarding a matrix H into a loss function; constructing a target function F(W,H) by means of a degree of loss depicting step and a sparsity enhancement step; and obtaining an update iteration formula for kernel non-negative matrix decomposition of fractional power inner product. The method can solve the problem that a kernel non-negative matrix decomposition algorithm is sensitive to a singular value, can enhance the sparsity of the algorithm to feature representation, and also solves the problem that super parameters of a polynomial kernel function can only be integers.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un système de reconnaissance et de construction faciales basés sur une décomposition de matrice non-négative non linéaire, ainsi qu'un support d'informations. Le procédé comprend les étapes consistant : à représenter le degré de perte après décomposition de matrice à l'aide d'une norme l 2,p-norm ; à améliorer la représentation de dispersion d'une caractéristique en utilisant la norme l 1-norm d'une matrice, et à ajouter un terme de régularisation concernant une matrice H dans une fonction de perte ; à construire une fonction cible F(W,H) au moyen d'un degré d'étape de représentation de perte et d'une étape d'amélioration de la dispersion ; et à obtenir une formule d'itération de mise à jour pour la décomposition de matrice non négative de noyau du produit interne de puissance fractionnaire. Le procédé peut résoudre le problème selon lequel un algorithme de décomposition de matrice non négative de noyau est sensible à une valeur singulière, peut améliorer la dispersion de l'algorithme en une représentation de caractéristiques, et résout également le problème selon lequel des super-paramètres d'une fonction de noyau polynomial peuvent uniquement être des nombres entiers.
(ZH)
一种非线性非负矩阵分解人脸识别构建方法、系统及存储介质。所述方法包括:利用l 2,p-范数刻画矩阵分解后的损失度;利用矩阵的l 1-范数增强对特征的稀疏性表示,在损失函数中加入关于矩阵H的正则项;通过损失度刻画步骤和稀疏性增强步骤,构成目标函数F(W,H);获得分数次幂内积核非负矩阵分解的更新迭代公式。该方法能够解决核非负矩阵分解算法中对奇异值敏感的问题,并增强了算法对特征表示的稀疏性,还解决了多项式核函数的超参数只能为整数的问题。
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