基于核判别分析的人脸识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于核判别分析的人脸识别方法，包括：进行特征提取，将样本数据向高维核空间映射，并利用主成分分析法进行第一次特征提取；构造中心化矩阵H，求解特征方程；计算向量；提取主成分，完成第一次人脸特征提取，得到人脸数据主成分分析后保留的样本Y；利用线性判别分析法对Y进行二次特征提取；对于测试数据集X’，将其投影至训练集的特征子空间中，得到特征提取后的测试数据集Z’；通过最近邻分类器，将样本Z’进行分类识别。相比现有技术，本发明专利技术提供的基于核主成分分析的人脸识别方法，能够大幅缩短识别时间，通过运用核方法，巧妙的弥补了主成分分析法和线性判别分析法不能利用数据中非线性信息的缺憾。

Face recognition method based on kernel discriminant analysis

The invention provides a kernel discriminant analysis based face recognition method, including feature extraction, sample data to high dimensional kernel space mapping, and using the principal component analysis for the first time feature extraction; structure of center matrix H, solving the characteristic equation; calculation to quantity; principal component extraction, feature first a face extraction, get principal component analysis of face data retained after the sample Y; discriminant analysis two feature extraction of Y using linear; for the test data set X \, will be its projection to the training set in feature subspace, and get the test data after feature extraction in Z '; the nearest neighbor classifier. The sample Z' classification. Compared with the prior art, the face recognition method based on kernel principal component analysis provided by the invention can greatly shorten the recognition time, by using the kernel method, clever to make up for the principal component analysis and linear discriminant analysis method can not use nonlinear information in data.

【技术实现步骤摘要】
基于核判别分析的人脸识别方法
本专利技术涉及一种基于核判别分析的人脸识别方法，属于人脸识别领域。
技术介绍
人脸识别是通过分析人类脸部视觉特征来达到身份鉴别目的的一种计算机技术。学术界对人脸识别给出了广义和狭义两方面的具体定义。广义的人脸识别包括人脸检测（facedetection）、人脸表征（facerepresentation）、人脸鉴别（faceidentification）、表情分析（faceexpressionanalysis）以及物理分类（physicalclassification）等一系列相关技术；而狭义的人脸识别则被定义为一种技术或系统，这一技术或系统能够通过人脸的特征进行身份确认、身份比较和身份查找。目前，由于人脸识别技术能够通过生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分个体，提高了生物体识别的精度，因此，该技术得到了广泛关注和推崇，使该领域也成为了生物识别特征研究中的热点。以人类为例，生物特征主要来自于以下方面：脸、视网膜、虹膜、手掌纹、指纹、语音、体形、习惯等，因而基于上述内容，研究则被重点放在了识别人脸、视网膜、虹膜、手掌纹、指纹、语音、体形、键盘敲击、签字等本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于核判别分析的人脸识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：步骤一、进行特征提取，将样本数据向高维核空间映射，并利用主成分分析法进行第一次特征提取；步骤二、构造中心化矩阵H，求解特征方程；步骤三、计算向量；步骤四、提取主成分，完成第一次人脸特征提取，得到人脸数据主成分分析后保留的样本Y；步骤五、利用线性判别分析法对Y 进行二次特征提取；步骤六、对于测试数据集X’，将其投影至训练集的特征子空间中，得到特征提取后的测试数据集Z’；步骤七、通过最近邻分类器，将样本Z’进行分类识别。

【技术特征摘要】
1.一种基于核判别分析的人脸识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：步骤一、进行特征提取，将样本数据向高维核空间映射，并利用主成分分析法进行第一次特征提取；步骤二、构造中心化矩阵H，求解特征方程；步骤三、计算向量；步骤四、提取主成分，完成第一次人脸特征提取，得到人脸数据主成分分析后保留的样本Y；步骤五、利用线性判别分析法对Y进行二次特征提取；步骤六、对于测试数据集X’，将其投影至训练集的特征子空间中，得到特征提取后的测试数据集Z’；步骤七、通过最近邻分类器，将样本Z’进行分类识别。2.如权利要求1所述的基于核判别分析的人脸识别方法，其特征在于：所述步骤一利用KPCA进行特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹霞，
申请(专利权)人：邹霞，
类型：发明
国别省市：广东,44