人脸识别中多目标最优不相关图像鉴别分析研究

• 作者: 杨静宇 陈秀宏
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像投影鉴别分析 图像有效投影向量集 图像特征抽取 多目标最优 最优性条件 人脸识别
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 2137-2142
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.12.017

摘要

考虑图像投影鉴别分析问题,为提高特征抽取的速度和识别率,利用图像矩阵直接构造图像散布矩阵,在具有统计不相关的条件下将Foley-Sammon鉴别分析(FSLDA)转化为两目标约束优化问题,并给出了有效投影向量的概念;根据多目标优化的最优性条件可将求取有效投影向量的问题归结为求广义特征方程的最大特征值对应的特征向量,并据此进行特征抽取,进而提出了两目标最优图像投影鉴别分析方法.与其他鉴别投影分析方法相比,该方法具有以下特点:(1)可直接由图像矩阵构建散布矩阵;(2)有效投影向量具有统计不相关性;(3)训练样本的类内散布矩阵不必为可逆的,也不需要求某种形式矩阵的逆.在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明,上述图像投影鉴别分析方法在识别性能上较以往的方法有一定的提高,尤其是特征抽取的速度有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机系	623	11098	50.0	74.0
2	陈秀宏	江南大学信息工程学院	90	480	12.0	17.0