基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodes-ic Discriminant Projection,2DSGDP)方法。该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别。该特征同时考虑类内类间差异,寻找一种在最大化类间散度矩阵的同时最小化类内散度投影矩阵,使得属于同一类的数据投影后距离近,不同类的数据投影后距离远,降维投影后的类别特征得以保持。在FERET人脸库和CAS-PEAL人脸库上分别进行了实验,实验结果表明,该方法相比较其他方法更能提高戴眼镜人脸的识别率。

基于2DUGDP的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维非监督测地线判别投影(2D unsupervised geodesic discriminant projection,2DUGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像的差异及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征考虑局部特征的同时考虑非局部特征,寻找一种最优投影在最大化非局部散度矩阵的同时最小化局部散度矩阵,使得距离近的数据投影后仍然近,距离远的数据投影后仍然远.考虑到人脸是非线性的流形结构,文中采用测地线距离表示样本间的差异.在FERET人脸库和CAS-PEAL人脸库上分别进行了实验,实验结果表明,该方法相比较其他方法更能提高戴眼镜人脸的识别率.