基于两空间核鉴别分析的人脸识别

• 作者: 房蓓 李鹏 石争浩 赵明华
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 小样本人脸识别 两空间核鉴别分析 特征提取 散布矩阵
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 24-26
• 分类号: TN248.1
• 字数: 2443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2011.01.011

摘要

指出了几种线性鉴别分析方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,结合核方法的思想,提出了一种基于两空间核鉴别分析的人脸识别方法.首先使用KPCA方法在核变换后的特征空间中对样本进行处理;进面将变换后的类内散布矩阵分成非零空间和零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类.该方法能够处理小样本的人脸识别问题,还能有效提取光照等复杂变化下的人脸特征.实验结果表明,与其他方法相比,该方法能够更有效的简化人脸模式的复杂分布,获得了更好的识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	西安理工大学计算机科学与工程学院	148	2215	25.0	40.0
2	石争浩	西安理工大学计算机科学与工程学院	28	269	9.0	16.0
3	赵明华	西安理工大学计算机科学与工程学院	11	50	5.0	6.0
4	房蓓	西安理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0