一種加權(quán)核主成分分析及其相關(guān)參數(shù)的選取.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，各個方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切。由于生物特征是人的內(nèi)在屬性，具有很強的自身穩(wěn)定性和個體差異性，因此它已經(jīng)成為身份驗證的理想依據(jù)。這其中，利用人臉特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特點，易于為用戶接受。人臉識別是一個涉及面廣且又很有挑戰(zhàn)性的研究課題，近年來關(guān)于人臉識別的研究取得了較大的進展。而特征提取是人臉識別過程的關(guān)鍵。主成分分析方法是公認的特征提取的經(jīng)典工具之一，核主成

2、分分析方法作為主成分分析方法的非線性拓展，近些年也被廣泛應用于人臉識別中。可是主成分分析和核主成分分析在進行特征提取時將人臉圖像的各維特征平等對待，而實際上，人臉的不同特征在識別過程中所起的作用是不相同的，比如眼睛、鼻子、嘴巴這些含有豐富紋理和結(jié)構(gòu)的特征在識別中會比相對平滑和缺少灰度變化的臉頰、額頭等部分起的作用要大，因此對每個特征賦予相應的權(quán)重，然后再通過主成分分析或核主成分分析方法進行特征提取，將會明顯提高人臉識別的效果。

3、本文提出了一種新的加權(quán)核主成分分析方法，該方法采用一種高斯分布函數(shù)作為加權(quán)函數(shù)，突出對識別起關(guān)鍵作用的特征，然后與核主成分分析方法相結(jié)合來進行人臉識別。我們在標準的ORL人臉圖像數(shù)據(jù)庫上對提出的方法進行了實驗，結(jié)果表明該方法的有效性。在人臉識別方法中，涉及核函數(shù)的選擇、核函數(shù)參數(shù)的選擇、訓練樣本的選擇、分類器的選擇等諸多關(guān)鍵環(huán)節(jié)。雖然許多學者對這些問題進行了探討，但是至今沒有一種好的方法能夠有效的指導如何選擇最優(yōu)的參數(shù)，目前大多是在特定