马氏距离驱动的半监督人脸识别鉴别分析

"基于马氏距离的半监督鉴别分析及人脸识别 (2011年)，扬州大学信息工程学院，史骏，陈才扣" 本文主要探讨的是在人脸识别领域中，如何处理类别信息不足和特征间相关性问题的一种新方法——基于马氏距离的半监督鉴别分析。人脸识别技术是计算机视觉和模式识别中的一个重要课题，其目标是通过捕捉到的人脸图像来识别或验证个体身份。然而，在实际应用中，往往面临着样本类别信息有限和特征之间存在相关性的挑战，这会降低识别系统的准确性和鲁棒性。 该研究提出的方法是在图嵌入框架下进行的，图嵌入是一种将高维数据映射到低维空间的技术，可以有效地保留数据的结构信息。通过马氏距离，该方法能够对已知类别的样本进行边界Fisher分析。马氏距离是一种考虑了数据协方差的度量方式，它能更好地处理非正交特征空间中的分类问题，保持类内样本的紧凑性和类间样本的分离性。边界Fisher分析旨在提取出有助于分类的鉴别特征，这些特征能够在保持类内一致性的同时增强类间差异。 此外，该方法的独特之处在于利用未标记的样本来描述数据集的整体几何结构。这些无类别信息的样本被用来保持样本之间的局部邻域信息，这对于保持数据的局部特性至关重要，特别是在面临非线性数据分布时。这种策略使得模型能够更好地适应复杂的人脸数据集，增强了模型的泛化能力。 为了验证方法的有效性，研究者在ORL、YALE和AR三个标准人脸数据库上进行了实验。ORL数据库包含40个人的10个不同表情或光照条件下的面部图像，YALE数据库包括15个人在不同光照条件下的脸部图像，而AR数据库则涵盖了126人脸部的各种变化。实验结果表明，基于马氏距离的半监督鉴别分析方法在这些数据集上的识别性能优于传统的特征抽取方法，证明了其在人脸识别领域的实用性和有效性。 这项工作为解决人脸识别中的类别信息不足和特征相关性问题提供了一个创新的解决方案，通过结合马氏距离和半监督学习，实现了更高效、更准确的人脸识别。这一研究对于推动人脸识别技术的发展，尤其是在有限标注数据的情况下，具有重要的理论和实际意义。