推广的PCA及其在人脸识别中的应用

图片处理

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推广的ＰＣＡ及其在人脸识别中的应用

黄防，刘金琨，张宝昌

（北京航空航天大学自动化与电气工程学院，北京１００１９１）

摘

要：基于传统的ＰＣＡ方法，提出了推广的ＰＣＡ人脸识别方法。推广的ＰＣＡ方法先对训练图

像矩阵集进行分块，再利用传统ＰＣＡ对分块得到的子训练矩阵集进行分析，得到多个变换矩阵，通过这些变换矩阵将训练图片和测试图片投影到特征空间进行鉴别。与传统ＰＣＡ方法相比，提高了主元的维数，有效地增加了识别的精度。在ＦＥＲＥＴ人脸库上的试验结果表明，所提出的方法在识别性能上明显优于传统的ＰＣＡ方法，识别率得到了提高。

关键词：主成分分析；特征抽取；推广的ＰＣＡ；特征矩阵；人脸识别

中图分类号：ＴＰ３９１

文献标识码：Ａ

文章编号：１６７４—７７２０（２０１０）２２—００４９—０３

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人脸识别是模式识别研究领域的重要课题，也是一个目前非常活跃的研究方向［Ｉ．２１。它一般可描述为：给定

和ＫＩＲＢＹ最初使用ＰＣＡ有效地表示人脸［５１。由于人脸结构的相似性，他们认为可以收集一些人脸图像作为基图

一个静止或视频图像，利用已有的人脸数据库来确认图像中的一个或多个人。近年来，关于人脸图像线性鉴别分析方法的研究激起了人们的广泛兴趣，其焦点是如何抽

取有效的鉴别特征和降维。特征抽取研究肩负两方面的

（特征图），任何人脸图像可以近似地表示为该人脸样本

的均值与部分基图的加权和。１９９１年，ＴＵＲＫ和ＰＥＮ—

ＤＡＮＤ提出了著名的“Ｅｉｇｅｎｆａｅｅｓ”方法。１９９７年，ＢＥＬ—

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使命：寻找针对模式的最具鉴别性的描述，以使此类模式的特征能最大程度地区别于彼类；在适当的情况下实现

模式数据描述的维数压缩，当描述模式的原始数据空间对应较大维数时，这一点会 …… 此处隐藏：5133字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……