基于Gabor特征的全局加权稀疏表示

针对Gabor特征的稀疏表示分类方法中最小范数l1稀疏求解精度的问题,提出了一种基于Gabor特征的全局稀疏表示的人脸识别算法.首先利用Gabor小波变换处理人脸图像得到Gabor特征,建立超完备字典,然后在全局特征中引入向量总变差模型,并融合Gabor特征和全局特征,最后利用稀疏表示模型对融合后的特征进行优化.通过实验可以得出,这种新型人脸识别算法无论是对于图像的光照还是姿态和表情等多种变化因素都具备较强的鲁棒性.

核的正交完备鉴别局部保持投影

针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵中计算最优判别矢量,只需在整个范围内对值域空间进行特征值分解,去除局部零空间达到样本降维目的。该算法分别在UMIST人脸库和JAFFE人脸表情库上进行实验,实验结果表明算法的识别率高达95.59%。

高效求解方法的核典型相关分析算法

针对高维小样本数据在核化图嵌入过程中出现的复杂度问题,引入基于核化图嵌入(kernel extension of graph embedding)的快速求解模型,提出了一种新的KGE/CCA算法(KGE/CCA-S_t)。首先将样本数据投影到维数远低于原样本空间维数的总体散度矩阵对应的秩空间,然后采用核典型相关分析进行特征提取,整个过程减少了核矩阵的计算量。在Yale人脸库和JAFFE人脸库上进行仿真实验,结果表明这种KGE/CCA算法的识别率明显优于KFD、KLPP和KNPE算法的识别率;和传统的KGE/CCA算法相比,在不影响识别率的情况下,KGE/CCA-S_t算法有效减少了计算时间。