监督式正交迹比判别投影在图像集人脸识别中的应用

研究、分析了人脸识别中提取原始数据特征的已有方法,在此基础上给出了一种应用监督式正交迹比判别投影(SOTRDP)的新型特征提取方法,即SOTRDP方法。不同于现有的非监督判别投影(UDP)方法,SOTRDP方法能够同时利用局部信息和类别信息建立相似性矩阵。在利用改进局部切空间对齐(ILTSA)非线性降维的基础上,利用聚类中心或最靠近它的样本作为输入,拓展SOTRDP用于图像集人脸识别。在PIE和Honda/UCSD人脸数据库上的实验结果验证了所提方法的有效性。

基于Log-Gabor小波和正交UDP的人脸识别

针对人脸识别中特征提取的小样本问题，对原始的非监督判别映射（UDP）算法进行了改进，提出一种基于Log．Gabor和正交非监督判别映射（OrthogonalUDP）的人脸识别算法——LGouDP算法。此算法首先采用Log．Gabor小波对图像进行滤波来提取高阶统计信息，然后提出最大化非局部散度和局部散度的权值差和加入基向量正交约束的目标函数，对该目标函数的求解有效地避免了小样本问题，而且正交的基向量使得算法更利于保留人脸非线性子流形空间与距离有关的结构信息和重构样本。在ORL和PIE库上的人脸识别实验证明了提出算法的有效性。

核正交UDP及其在人脸识别中的应用

针对人脸识别中的特征提取问题,对原始的非监督判别映射(UDP)算法进行了改进,提出一种基于核正交UDP的人脸识别算法.利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间;在加入基向量正交的约束后,通过能够保持人脸图像局部几何结构的UDP算法作一个线性映射,以求取算法的正交基向量.该算法中,采用核方法可以更好地提取人脸非线性结构特征,正交基向量则可以更好地保留非线性子流形空间与度量结构有关的信息,增强了算法的识别性能.最后,通过在ORL和PIE人脸库上的人脸识别实验验证了文中算法的有效性.