谱回归正交局部鉴别嵌入人脸识别算法

"一种正交局部鉴别嵌入的人脸识别算法 (2013年)" 本文主要介绍了一种针对人脸识别的正交局部鉴别嵌入算法（SR-OLDE），旨在解决传统局部鉴别嵌入（LDE）算法在处理高维小样本数据时泛化能力弱以及分解密集矩阵计算复杂度高的问题。SR-OLDE算法巧妙地结合了谱回归理论与正交化技术，以优化投影函数的求解过程。 在LDE算法中，通常需要对一个n×n维的密集矩阵进行特征分解，这在高维空间中计算成本高昂，而且对于小样本集，泛化性能往往不佳。SR-OLDE算法通过以下步骤改进了这一过程： 1. 首先，计算训练样本的特征向量，这是人脸识别的基础，通过提取人脸图像的关键特征来表示每个样本。 2. 接着，利用谱回归理论，将寻找投影向量的过程转换为一个回归问题。这样，原本需要解决的大规模特征分解问题被简化为一个m×m维矩阵的特征分解问题，其中m远小于n，显著降低了计算负担。 3. 最后，对投影向量执行Gram-Schmidt正交化，生成一组正交基，形成正交的投影矩阵。这一步骤有助于保留原始数据的重要信息，同时降低数据维度，从而提高模型对未知样本的泛化能力。 通过实验证明，SR-OLDE算法不仅能够在减少人脸特征矩阵维数的同时保持或提高人脸识别的准确性，还能够有效缩短计算时间，具有较好的实际应用价值。该算法尤其适用于处理高维、小样本的人脸识别任务，对于提高识别效率和准确率具有重要意义。 关键词：人脸识别、局部鉴别嵌入、谱回归、正交化 SR-OLDE算法是针对人脸识别领域的一种创新性方法，它通过改进传统的LDE算法，提升了在高维小样本数据上的泛化性能，并通过正交化处理减少了计算复杂度，为实际的人脸识别系统提供了更为高效和准确的解决方案。