融合LBP和表观流形鉴别分析的人脸识别算法

摘要：

流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感,针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernell ocal linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别,该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能.

关键词：流形学习、局部线性嵌入、有监督学习、局部二元模式、人脸识别

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然基金项目CSTC2006BB215

在线出版日期：2009-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1198-1202