基于二维线性判别分析的人脸识别算法研究

《基于二维线性判别分析的人脸识别算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、基于二维线性判别分析的人脸识别算法研究//.paper.edu.cn-1-中国科技论文在线基于二维线性判别分析的人脸识别算法研究#王丽莉，周亚同，王宝珠**基金项目：河北省自然科学基金（F2013202254）作者简介：王丽莉（1987年-），女，硕士，研究方向为模式识别、图像与视频处理通信联系人：周亚同（1973年-），男，博士，副教授，硕士生导师，主持国家自然科学基金等多个科研项目，已发表论文60余篇。目前主要研究方向为模式识别与机器学习、图像与视频信号处理等（河北工业大学信息工程学院）5摘要：在现有成熟的人脸识别算法中，主成份分析法（PCA）侧重于压缩，不利于分类，线性判别分

2、析（LDA）算法虽适合于分类，但存在小样本的问题。PCA+LDA算法是先利用PCA技术对原图像进行降维处理，使得类内离散度矩阵非奇异，之后再用LDA的方法进行特征提取，但在利用PCA降维的同时会丢失部分图像信息，影响后续的分类。为此，本文研究了双向二维线性判别分析2DLDA的方法，该方法是直接从人脸图像矩阵求得类内和类10间离散度矩阵，并不需要将人脸图像矩阵转化为向量，不仅解决了小样本问题，也减少了计算量，实验结果也表明2DLDA算法相对于PCA、PCA+LDA算法具有一定的优势关键词：人脸识别；主成分分析；线性判别分析；PCA+LDA；二维线性判别分析中图分类号：TP391.91

3、5studyonfacerecognitionalgorithmbasedontwo-dimensionallineardiscriminantanalysisWANGLili,ZHOUYatong,WANGBaozhu(SchoolofInformationEngineering,HebeiUniversityofTechnology)Abstract:Intheexistingmaturefacerecognitionalgorithms,theprincipalcomponentanalysis(PCA)20methodfocusesoncompression,isnotco

4、nducivetotheclassification.Thelineardiscriminantanalysis(LDA)algorithm,althoughsuitableforclassification,butthereareproblemsofsmallsamples.PCA+LDAalgorithmusePCAtoreducethedimensionoftheoriginalimagefirstly,andtomaketheclassscattermatrixnonsingular,thenuseLDAmethodforfeatureextraction.However,

5、thismethodwillalsolosesomeimageinformationwhenusingPCAtoreducedimension,andisnotgoodforthesubsequent25classification.Tosolvethisproblem.Thispaperstudiedthetwo-dimensionallineardiscriminantanalysismethod(2DLDA).Themethodobtaineedthewithinandbetween-classscattermatrixfromthefaceimagematricesdire

6、ctly,anddoesnotneedtochangefaceimagesintovectormatrix,notonlysolvedthesmallsamplesizeproblem,butalsoreducedtheamountofcomputation.Experimentalresultsshowthat2DLDAalgorithmhascertainadvantagescomparedtothePCA,PCA+LDA30algorithm.Keywords:FaceRecognition;PCA;LDA;PCA+LDA;2DLDA0引言随着社会对安全系统的迫切需要，人脸识

7、别技术不仅可以应用到国家的安全方面，还可35以应用到军事和公共安全等方面。虽然人类可以毫不费力的辨别成千上万张人脸，但是利用计算机实现完全自动的人脸识别还是非常困难的。人脸的表情丰富多彩，并且随着时间变化，人脸的面部特征也会相应的发生一些变化，加上人脸图像会受到光照、角度以及成像距离等方面的影响，这些都使得人脸识别成为一项极具挑战性的研究课题，具有很高的研究价值。//.paper.edu.cn-2-中国科技论文在线从人脸识别技术的发展历史来看，人脸识别大致可以分为基于