一種新的基于Gabor特征的零空間人臉識別算法

陳　思，趙歡喜，朱順痣

(廈門理工學院計算機與信息工程學院，福建省數據挖掘與智能推薦高校重點實驗室，福建廈門361024)

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一種新的基于Gabor特征的零空間人臉識別算法

陳思，趙歡喜，朱順痣*

(廈門理工學院計算機與信息工程學院，福建省數據挖掘與智能推薦高校重點實驗室，福建廈門361024)

摘要:為了克服人臉識別中的小樣本集( small sample size，3S)問題，本文首先利用人臉圖像距離模型揭示了線性鑒別分析的物理過程，指出了零空間鑒別分析相對于主元空間鑒別分析可以提取出更有利于人臉識別的鑒別信息．在此基礎上，提出了一種有效的基于Gabor特征的零空間人臉識別算法，該算法采用一種新的基于鄰域保持的鑒別嵌入準則( neighbor－preserving based discriminant embedding，NDE)，并利用Gabor小波變換減輕人臉圖像中光照和表情變化等因素的影響．在ORL，FERET和AR等人臉數據庫上的實驗結果表明本文算法具有較優的人臉識別性能．

關鍵詞:人工智能;人臉識別;零空間方法;基于鄰域保持的鑒別嵌入; Gabor小波變換

人臉識別的研究［1－5］對于圖象處理、模式識別、計算機視覺和計算機圖形學等領域的發展具有巨大的推動作用，同時在生物特征認證、視頻監控和安全等各個領域有著廣泛的應用．過去的幾十年中發展出眾多的人臉識別算法［1－5］，其中子空間的方法，如主成分分析( principal component analysis，PCA)［6］、鑒別成分分析( linear discriminant analysis，LDA)［7－8］等受到廣泛的研究．

目前已有學者提出了若干解決3S問題的LDA方法［5－15］，例如: Zhao等［9］首先利用PCA去除總樣本離散度矩陣的零空間，然后通過對SW的特……