利用标准化LDA进行人脸识别

线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵 实验结果显示 ,在人脸识别中 ,与传统LDA方法相比 ,该方法有更好的识别率

基于全方位视觉的人证同一性检验装置

针对目前人证同一性检测效率低,精度差,证件信息使用不充分等问题,提出了一种由身份证读卡器、全方位视觉传感器(ODVS,Omni-Directional Vision Sensors)和嵌入式系统构成的人证同一性检验装置;通过身份证读卡器读取身份证内的身份证持有者的人脸图像,采用ODVS抓拍身份证持有者的人脸图像,然后利用模块2DPCA算法将身份证内的人脸图像与抓拍的人脸图像进行比对,根据比对的结果得出的Frogenous范数与已设置好的阈值进行比较,若小于阈值就判定为身份证持有者和证件所有者是同一个人;实验结果表明,设计的人证同一性检验装置具有检验速度快、验证精度高、被检验者非约束、系统鲁棒性高等优点。