一种基于二维判别特征的人脸识别方法与系统

摘要

本申请提供了一种基于二维判别特征的人脸识别方法与系统，通过对人脸训练图像进行判别学，紧凑局部类内散度和分离局部类间散度，为了有效保持图像像素间的拓扑结构和内在相关性，设计基于矩阵描述的判别特征提取系统，可直接作用于人脸图像，不会破坏图像像素间的拓扑结构和相关性，进而提升系统性能。样本外图像的归纳主要通过将测试样本向系统输出的正交投影进行映射，进而将提取的人脸图像二维特征输入最近邻分类器进行归类，取与测试样本相似性最大或距离最小的训练样本的标签，用于人脸测试图像的类别鉴定，得到最准确的人脸识别结果。此外，本发明通过直接对人脸图像进行特征提取和分类，有效提高了系统效率，系统可拓展性好。

主权项

一种基于二维判别特征的人脸识别方法，其特征在于，基于优化一个正交的特征分解问题，该方法包括：通过建立一个基于图像矩阵模式和迹比率的正交优化模型，对人脸图像直接进行二维特征判别学习，通过紧凑局部类内散度和分离局部类间散度，优化一个特征分解问题，得到用于样本外图像二维判别特征提取的投影矩阵P∈□^m×d，同时保持图像像素间的拓扑结构和内在相关性；将训练图像样本和测试图像样本投影到得到的二维判别特征子空间P，计算得到其二维判别特征，用于最近邻分类器设计和测试图像的类别鉴定；样本外图像的归纳或测试主要通过将测试样本的二维特征输入最近邻分类器进行归类，取与测试图像样本相似性最大或距离最小的训练图像样本的标签，用于人脸测试图像的类别鉴定。