基于核正交半监督鉴别分析的人脸识别算法

摘要：

针对人脸识别中的非线性特征提取和有标记样本不足问题，提出了在核空间具有正交性半监督鉴别矢量的计算方法。算法利用核函数将人脸数据映射到高维非线性空间，在该空间采用边界Fisher判别分析（Marginal Fisher Analysis，MFA）算法将少量有类别标签样本进行降维，同时采用无监督鉴别投影（Unsupervised Discriminant Projection， UDP）对大量无标签样本进行学习，以半监督的方法构造算法的目标函数，在特征值求解时以正交方式找出最优投影向量，进行人脸识别。通过实验，在ORL和YALE人脸数据库上验证了该算法的有效性。

关键词：边界Fisher判别分析、无监督鉴别投影、半监督、核空间、人脸识别

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省自然科学基金No.1014RJZA009，No.1112RJZA029；甘肃省高等学校基本科研业务费项目No.1114ZTC144。

在线出版日期：2014-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-124