一种正交局部鉴别嵌入的人脸识别算法

摘要：

为了解决局部鉴别嵌入（LDE）算法的高维小样本泛化能力弱和分解致密矩阵计算量较大的问题，提出了一种基于谱回归的正交局部鉴别嵌入算法（SR-OLDE），采用谱回归理论与正交化技术相结合的方法，将投影函数的求解转化为回归问题的求解。该算法首先计算训练样本的特征向量；然后通过回归方法计算投影向量，得到测试数据集，从而将 n ×n 维的致密矩阵的特征分解转化为 m ×m 维矩阵的特征分解，n，m 分别为人脸特征矩阵维数和人脸样本数；最后对投影向量进行 Gram-Schmidt 正交化，得到正交的投影矩阵，从而可准确估计高维数据的内在维数，提高了样本的泛化能力。实验结果表明，该算法在降低人脸特征矩阵维数和提高人脸识别率的同时，缩短了计算时间。

关键词：人脸识别、局部鉴别嵌入、谱回归、正交化

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目2013AA014001．

在线出版日期：2013-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1208-1211