文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN201710177024.8

申 请 日：20170322

发 明 人：韩琦 刘晋 谯自强 吴政阳 刘洋 翁腾飞 黄军建

申 请 人：重庆科技学院 重庆第二师范学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

公 开 日：20201204

公 开 号：CN106980833B

代 理 人：龙玉洪

代理机构：50216 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法，包括以下步骤：S1：采集人脸图片，人脸图片转化为二值图片，并得到联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S2：搭建多元线性回归人脸识别模型，并对所述多元线性回归人脸识别模型进行简化，得到带未知回归参数的多元线性回归简化人脸识别模型；S3：计算多元线性回归简化人脸识别模型的未知回归参数，最终确定多元线性回归人脸识别模型；S4：对人脸图片进行识别。有益效果：将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将人脸图片转化成参数，安全系数高，可靠性好，识别效果好，对人脸图片保护效果好，隐秘性高。

主 权 项：1.一种基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法，其特征在于包括以下步骤：S1：采集人脸图片，通过设置二值图亮度阈值，将人脸图片处理为二值图片，并得到联想记忆输入矩阵和输出矩阵；所述二值图亮度阈值K＝(0，1，2，3...255)；在步骤S1中包括m幅人脸图片，每一幅所述人脸图片和每一幅所述二值图均包括N行M列个的像素点组成，其中像素点数n＝N×M；设人脸图片矩阵数据为联想记忆的输入矩阵Γ＝(X¹,X²,…,X^m)，其中，表示一幅人脸图片中所有的像素点组成的一维向量，表示在第i幅图片中的第j个像素点的值；设二值图片矩阵数据为联想记忆的输出矩阵其中，表示一幅二值图片中所有的像素点组成的一维向量，表示在第i幅图片中的第j个像素点的值；S2：利用细胞神经网络结构，搭建多元线性回归人脸识别模型，并对所述多元线性回归人脸识别模型进行简化，得到带未知回归参数的多元线性回归简化人脸识别模型：步骤S2的具体内容为：基于细胞神经网络结构搭建多元线性回归人脸识别模型，具体为：