基于非线性降维的人脸识别新算法

提出了一种有监督的非线性核子空间人脸识别新方法。在核邻域保持投影方法的局部邻域构建过程中引入监督机制,更好地利用了人脸训练样本的类别信息,提高人脸识别的效率;在获取最佳重建权矩阵的过程中引入一个正则项约束,降低了其对噪声的敏感性。实验阶段,采用了AT&T和Yale人脸库和最近邻分类器测试该方法。结果表明,这种方法是有效的,且较无监督的KNPP方法及传统的经典人脸识别法具有更好的识别率和鲁棒性。