基于流形學(xué)習(xí)的人臉特征提取算法研究.pdf

1、特征提取是人臉識別中的最基本的研究工作之一，其本質(zhì)是將高維原始數(shù)據(jù)投影到更有利于分析的低維空間中。特征提取的經(jīng)典算法有主分量分析方法，局部保持投影和邊界費舍兒方法等，其中子空間方法計算簡單，有效，因而得到廣泛應(yīng)用，而流形學(xué)習(xí)正是子空間方法常采用的一種發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)蘊結(jié)構(gòu)的方法。本文在分析和總結(jié)人臉特征提取技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，針對流形學(xué)習(xí)方法對人臉特征提取技術(shù)進行了深入系統(tǒng)地研究。本文給出了人臉征提取算法：
　　 ⑴在鄰

2、域保持嵌入算法的基礎(chǔ)上，提出鑒別鄰域保持算法，并將其正交化，既考慮類間結(jié)構(gòu)又考慮類內(nèi)結(jié)構(gòu)，盡可能的保證數(shù)據(jù)間的幾何關(guān)系和距離測度不變，這樣有利于分類，能夠提高算法的識別精度和時間效率。
　　 ⑵局部邊緣準(zhǔn)則算法。在構(gòu)造鄰接圖時，只將在鄰域內(nèi)部分同類點作為鄰近點，在鄰域內(nèi)的部分異類點作為非鄰近點，從而在降低算法的計算復(fù)雜性的同時，也能夠形成高效的聚簇。
　　 ⑶統(tǒng)計不相關(guān)位置保持投影。這種投影方法獲得的映射是線性的，因此能