基于局部保留投影的人臉特征提取研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)是當(dāng)前模式識別的主要分支之一。人臉是典型的高維數(shù)據(jù)，如何從這些高維數(shù)據(jù)中找出事物的本質(zhì)規(guī)律成為迫切需要解決的問題。通常的辦法在高維數(shù)據(jù)中盡可能多的提取有用的特征，然后根據(jù)需要對特征進(jìn)行降維。
　　局部保留投影是一種基于數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)的降維方法，它能夠保留數(shù)據(jù)之間的幾何結(jié)構(gòu)和相關(guān)性。由于局部保留投影是基于向量表示的降維方法，應(yīng)用在高維數(shù)據(jù)集上容易產(chǎn)生“小樣本問題”。而人臉數(shù)據(jù)是典型的高維小樣本數(shù)據(jù)。目前解決該問題的方法是采

2、用Laplacianface方法，即先用傳統(tǒng)的主成份分析方法降維，之后再使用局部保留投影降維。但是主成分分析破壞了數(shù)據(jù)集的幾何特征和數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，影響局部保留投影算法的實現(xiàn)。本文分析了局部保留投影算法特征，提出了三個改進(jìn)方法。并在ORL和AR人臉庫上與Laplacianface方法做比較，實驗結(jié)果證明了改進(jìn)方法的有效性。
　　本文同時對二維局部保留投影算法(2DLPP)進(jìn)行研究。2DLPP是局部保留投影的矩陣擴(kuò)展方法，它不改變

3、局部保留投影的局部保留特性。2DLPP和LPP均是非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，他們只考慮到數(shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)關(guān)系而沒有利用類的標(biāo)簽信息。本文在2DLPP基礎(chǔ)上提出的兩個新的方法，分別是2D監(jiān)督局部保留投影(2DSLPP)和判別的2D監(jiān)督局部保留投影(2DDSLPP)。2DSLPP可以聚集同類樣本。2DDSLPP則最小化類內(nèi)間距同時最大化類間間距的形式，找出最能區(qū)分類的子空間。
　　在論文的實驗章節(jié)部分，我們給出2DSLPP、2DDSLPP與2D線性