矩阵对称性Fisherface人脸识别算法的研究与应用

"这篇论文研究了一种改进的Fisherface人脸识别方法，该方法结合了矩阵对称性，旨在提升识别率并解决Fisherface方法中的正交性问题。通过使用PCA进行预处理来减小小样本问题的影响，然后修改传统的Fisher准则以确保矩阵对称性，最终使用对称矩阵进行分类识别。实验在ORL标准人脸库上进行，结果显示，该矩阵对称性方法在识别率和稳定性方面优于传统Fisherface方法，且对训练集的依赖性较低，具有较高的实用性。" 本文主要探讨了人脸识别技术，特别是人脸识别中的一种子空间分析方法——Fisherface算法。人脸识别作为生物特征识别技术的重要组成部分，在各种安全和身份验证场景中广泛应用。然而，由于光照、表情、姿态等因素的影响，人脸识别面临着诸多挑战，因此特征提取的研究至关重要。 近年来，子空间分析法在人脸识别领域取得了显著进展。这种方法通过找到一个线性或非线性变换，将高维原始数据投影到低维子空间，以优化数据分布并减少计算复杂度。线性判别分析（LDA）是其中常用的一种方法，其目的是最大化类间距离同时最小化类内距离，特别适用于模式识别任务。尽管LDA通常被认为优于主成分分析（PCA），但其效果仍取决于训练样本集的分布特性。 针对Fisherface方法中判别特征子空间正交性不足的问题，文章提出了一种基于矩阵对称性的新方法。首先，通过PCA对原始人脸图像进行降维，以减轻小样本问题。接着，修改Fisher准则以构建对称矩阵，这有助于增强分类器的稳定性和准确性。最后，利用这些对称矩阵进行识别，实验表明这种方法提高了识别率，并降低了识别结果对训练集变化的敏感性。 该研究为改善Fisherface算法提供了一个创新思路，通过引入矩阵对称性，增强了人脸识别的性能和鲁棒性。这一改进对于实际应用，特别是在训练数据有限或环境条件多变的情况下，具有显著的价值。