基于核稀疏表示的多流形判别分析

针对单样本人脸识别中非线性可分性的问题,提出了一种基于核稀疏表示的多流形判别分析(KSRMMDA)算法。首先,对数据图像进行分块,构建多流形模型;其次,运用核稀疏表示方法刻画各流形数据点之间的关系,学习流形内部图和流形间图;再次,在每个流形空间中分别寻找最佳的投影来保持流形内部图的特征,同时抑制流形外部图的特征;最后,通过计算测试样本流形到训练样本流形的距离进行分类识别。在extended Yale B和CMU PIE数据集上的实验研究表明,与其他同类算法相比,所提算法对光照、遮挡变化具有更强的鲁棒性。