完备鉴别保局投影人脸识别算法

摘要：

为了充分利用保局总体散布主元空间内的鉴别信息进行人脸识别,提出了一种完备鉴别保局投影(complete discriminant locality preserving projections,简称CDLPP)人脸识别算法.鉴于Fisher鉴别分析和保局投影已经被广泛的应用于人脸识别,完备鉴别保局投影(locality preserving projections,简称LPP)算法将这两者结合起来,分析了保局类内散布、类间散布和总体散布的主元空间和零空间内包含的鉴别信息.该算法采用奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),去除了不含任何鉴别信息的保局总体散布的零空间;分别在保局类内散布的主元空间和零空间提取规则鉴别特征和不规则鉴别特征;用串联的方式在特征层融合规则鉴别特征和不规则鉴别特征形成完备的鉴别特征进行人脸识别.在ORL库、FERET子库和PIE子库上的大量识别实验充分表明了完备鉴别保局投影算法的性能优于线性鉴别分析、保局投影和鉴别保局投影等现有的子空间人脸识别算法,验证了算法的有效性.

关键词：保局投影、完备鉴别保局投影、奇异值分解、子空间方法、人脸识别

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z423 国家高技术研究发展计划863;the Defense Basic Research Project of the 'Eleventh Five-Year-Plan' of China under Grant No.C10020060355;the Key Project of the Ministry of Education of China under Grant No.02057;the Natural Science Foundation Key Project of CQ CSTC of China under Grant Nos.CSTC2005BA2002,CSTC2007AC2018;the Natural Science Foundation Project of CQ CSTC of China under Grant No.CSTC2008BB2199

在线出版日期：2010-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1277-1286