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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116311470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310350737.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法是由栾晓;汪鑫设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法，属于数字图像和模式识别领域，包括以下步骤：S1：误差提取阶段：通过特征金字塔的方式使用扩展稀疏表示得到重建误差；S2：误差编码阶段：通过动态误差编码对不同尺度的重建误差进行修正，多尺度融合完成人脸识别过程；S3：判别概率分类阶段：将不同块的误差基于概率求出权重系数联合分类。本发明从多尺度的角度提取重建误差，并使用动态误差编码进行修正融合分类，本方法能在单样本人脸识别中效果更好，更具鲁棒性。

本发明授权基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：误差提取阶段：通过特征金字塔的方式使用扩展稀疏表示得到重建误差；所述步骤S1包括以下步骤： S11：构造训练字典X、类内变化字典V； S12：将训练字典X、类内变化字典V和测试样本y分别划分为1、4、16个大小相同的图像块； S13：计算每个尺度L下测试样本y的每个图像块的表示系数，计算公式为： 其中，和为求解的第L个尺度下的稀疏表示系数，且满足公式1中的最小值；和分别表示第L个尺度下的第j块的训练字典和类内变化字典，θL和表示第L个尺度下的稀疏表示系数，μ是正则化参数； S14：用同伦法求解步骤S13的1范数最小化问题； S15：计算每个尺度L下测试样本y的每个图像块j的表示误差计算公式为： 其中i表示第i个类别，表示第L个尺度下的第j块测试图像，函数δi输出一个向量，其唯一非零列是中与第i类关联的列； S2：误差编码阶段：通过动态误差编码对不同尺度的重建误差进行修正，多尺度融合完成人脸识别过程；所述步骤S2包括以下步骤： S21：求出每个尺度下的每一块的表示误差的权重系数wLeij，计算公式为： 其中，α和β是可调参数； S22：将每一块的权重系数与误差相乘，得到修正后的误差计算公式为： S3：判别概率分类阶段：将不同块的误差基于概率求出权重系数联合分类。

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