有局部保持的最大间距准则特征提取方法

最大间距准则(MMC)的目的是在克服小样本问题的同时,寻求一组最佳鉴别矢量使得投影变化后的特征空间的类间散度最大,而且类内散度最小.文中所提出的特征提取方法与原来MMC相比,经过对原来的散度加乘权重,以及通过对参数的调整,能够在特征提取的同时更好地保持人脸图像的局部流形结构.在ORL人脸库、YALE标准人脸库和UMIST人脸库上的实验结果表明,该方法能够对光照和姿态变化具有一定的鲁棒性,能更为有效地识别人脸图像,提高识别率.