华东理工大学王喆获国家专利权
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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统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：CN115690869B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211125566.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统是由王喆;李冬冬;郭威;杨海设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统MvDRHSFS，该框架可以通过投影矩阵从数据的多个视角中选择最具信息量的视角与特征来学习低维子空间，从而解决高维人脸图像的维度灾难问题。首先，通过F范数对投影矩阵进行约束，选择最具信息量的视角；其次，通过l21范数对投影矩阵进行行稀疏约束选择最具信息量的特征；投影矩阵与恢复矩阵采用坐标下降方式优化相互优化取得最优解，并通过投影矩阵得到测试人脸的低维空间表示。本发明弥补了现有多视角降维方法仅能单一选择视角或者特征的不足，可以同时选择最具信息量的视角与特征，从而更好的指导人脸低维子空间的学习，并进一步提升人脸识别系统的性能。
本发明授权一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏特征选择的多视角人脸识别系统，其特征在于：具体步骤是： 1预处理：将采集的人脸图像通过提取多种不同类型的特征生成数据矩阵其中dv是第v个视角的维度，N是样本总数，V是视角总数； 2训练第一步：引入投影矩阵以将数据矩阵投影至低维子空间中，同时采用F范数对投影矩阵进行组结构稀疏约束以便对数据矩阵进行视角选择，其中D是低维子空间维度，是第v个视角对应的投影子矩阵； 3训练第二步：采用l21范数对投影矩阵进行行稀疏约束以便对数据矩阵进行特征选择； 4训练第三步：引入恢复矩阵将低维子空间恢复至原始空间，通过最小误差的方式构造目标函数； 5训练第四步：采用坐标下降法的方式分别对投影矩阵和恢复矩阵进行优化求解； 6测试：通过学习到的投影矩阵对测试样本进行投影得到测试人脸的低维特征表示，并应用到不同的下游任务中。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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