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一种基于核局部保留投影的人脸识别方法齐永锋火元莲西南交通大学学报由于在金融、司法和人机界面等邻域的广泛应用前景,人脸识别一直是模式识别领域的研究热点¨,研究者提出了许多人脸识别方法,总体上可将其归纳为肆呈侗鸱椒ㄓ维人脸识别方法嚼啵维人脸识别方法中,光照和姿态变化是影响识别精度的重要因素,为了克服这些不足,许多研究者进行肆呈侗鸱椒ǖ难究∞引,以期得到比椒ǜ叩氖侗鹁ǘ龋谌脸识别任务中,特征提取方法是至关重要的,在众多特征提取方法中,,,【误差意义下的最佳重构方法,由于其忽略了样本的类别信息,,,,是年月文章编号:痡.。.....西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃兰州;鞅笔Ψ洞笱锢碛氲缱庸こ萄г海仕嗬州摘要:为了有效提取人脸的非线性结构信息,,计算特征空间中样本的散度矩阵,其次将样本原始空间中的近提出的人脸识别方法最高识别率可达到%.关键词:人脸识别;非线性分析;最大散度差;局部保留投影中图分类号:文献标志码:.,:猯,瓼,.,;瓻%.篺籲;;收稿日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目作者简介:齐永锋,男,副教授,博士,研究方向为模式识别与图像处理,:甧..琋,,.
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寺∑∑一弓置一号∑猨—∑∑烈谎纈《一万啤一一一而,最大散度差荚学报用了样本的类别信息,但在人脸识别任务中,由于数据维数远远高于训练样本数,⒍扔肜嗄谏⒍鹊纳变形为差,从而避免了捎诶嗄谏⒍√卣鞯鉴别性,研究者对荚蚪辛艘恍└慕甃提出了中值最大散度差,肆呈侗鸱椒ㄒ籎,该方法用样本中值替换了醒镜木担荕的一种变形;等也通过图像投影技术将┱沟蕉维,提出了二维最大散度差准则¨#由于人脸的非刚性特征以及光照、饰物等因素的影响,》椒ǎ荒苡效提取人脸的非线性特征,为了提取人脸的非线性特征,,娜肆呈侗鸱椒ā璊,等提出了核直接判别式分析,肆呈侗鸱椒ā庑┗诤撕数的方法首先通过非线性函数将低维的线性空间映射到高维的特征空间,,等提出了核最大散度差,肆呈侗鸱椒ā梅法本质上是一种的两阶段特征提取方法,首先通过对样本进行特征提取,然后再用訩崛〉,,,人脸的局部结构信息在人脸识别中具有重要#绽固卣饔成’能够有效提取数据局部结构信息,但由于没有明确的投影矩阵,