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1、特征抽取是人臉識(shí)別領(lǐng)域的關(guān)鍵問題,抽取有效的特征信息對(duì)提高識(shí)別效果有重要意義。本文對(duì)基于核的非線性特征抽取方法進(jìn)行了深入研究,進(jìn)而提出了一些特征提取的新算法,并在人臉識(shí)別問題上驗(yàn)證了有效性。本文的主要研究及創(chuàng)新工作如下: (1)核主成分分析作為主成分分析的非線性推廣,能有效提取人臉的非線性特征,但無法利用樣本的類別信息。本文深入分析了融合類別信息的核主成分分析方法,并針對(duì)相應(yīng)的特征對(duì)最近鄰分類器進(jìn)行改造。在Iris和人臉庫上的仿
2、真實(shí)驗(yàn)證明與理論分析相吻合,也驗(yàn)證了本文對(duì)分類器改進(jìn)的合理性。 (2)核Fisher鑒別分析和核最大間距準(zhǔn)則作為有效的非線性特征抽取方法,已被廣泛研究并證實(shí)適合于人臉識(shí)別問題。本文在深入分析這兩種特征抽取方法理論本質(zhì)的基礎(chǔ)上,結(jié)合同類樣本的局部幾何信息,提出了局部距離核最大間距準(zhǔn)則的特征抽取方法。這種方法的特點(diǎn)是充分利用了訓(xùn)練樣本的局部距離信息和類別信息,抽取出了更有利于分類的非線性特征。 (3)核典型相關(guān)分析基于核考察
3、了兩組變量之間的相關(guān)關(guān)系,核廣義典型相關(guān)分析和核鑒別典型相關(guān)分析對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化,但都有一定的局限性。為解決較為復(fù)雜的線性不可分問題(如人臉識(shí)別),本文提出了核廣義鑒別典型相關(guān)分析,不僅引入類信息,還充分考慮了樣本之間的相關(guān)關(guān)系對(duì)其分類的影響,在人臉庫上的實(shí)驗(yàn)表明了此方法的識(shí)別性能有所提高。 (4)最后,本文提出了局部距離鑒別典型相關(guān)分析(Local DCCA),通過構(gòu)造同類樣本的距離矩陣,使類間相關(guān)矩陣極大,同時(shí)類內(nèi)相關(guān)矩陣極小
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