模糊二维局部图嵌入判别分析（F2DLGEDA）在面部和掌纹生物识别中的应用

"这篇研究论文探讨了一种名为模糊二维局部图嵌入判别分析（Fuzzy Two-dimensional Local Graph Embedding Discriminant Analysis，简称F2DLGEDA）的方法，并将其应用于面部和掌纹生物识别技术。文章指出，在二维局部图嵌入判别分析中，内在图体现了类内的紧凑性，将同一类中的每个数据点与其邻近点连接，而惩罚图则连接边缘点，以体现类间的分离性。然而，实际世界中的面部图像常常受到光照条件变化和不同面部表情的影响。因此，提出了模糊二维局部图嵌入分析算法，通过实现模糊k-最近邻方法来获取原始样本的分布局部信息。实验结果在ORL、Yale面部数据库和PolyU掌纹数据库上验证了该方法的有效性。关键词包括：二维局部图嵌入判别分析（2DLGEDA）、模糊集理论以及图谱分析。" 本文介绍的F2DLGEDA是针对传统二维局部图嵌入判别分析的改进，以适应实际应用中的复杂情况，尤其是生物识别领域的面部和掌纹图像。传统的二维局部图嵌入方法依赖于明确的边界和类别的定义，但在现实世界中，由于光照变化、表情等因素，这种清晰的分类边界往往难以维持。因此，引入模糊理论，通过模糊k-最近邻（Fuzzy k-Nearest Neighbor, FkNN）算法，可以更好地处理这些不确定性，捕捉样本的分布局部信息。 模糊理论允许样本与类别之间的隶属度不是绝对的0或1，而是介于两者之间的值，这有助于处理分类边界模糊的情况。F2DLGEDA利用这种模糊关系来构建更符合实际情况的内在图和惩罚图，从而提高分类和识别的准确性。 实验部分，作者在ORL、Yale面部数据库和PolyU掌纹数据库上进行了测试。ORL数据库通常用于人脸识别，包含多角度和光照条件下的40个人的10个不同面部表情图像。Yale数据库则提供了更加挑战性的光照变化条件下的面部图像。PolyU掌纹数据库则是一个广泛使用的掌纹识别数据集。通过在这些标准数据集上的实验，F2DLGEDA的性能得到了验证，显示了其在处理生物识别图像时的有效性和鲁棒性。 关键词中的“图谱分析”是指通过构建和分析图结构来提取数据的特征和模式，这在F2DLGEDA中体现在构建内在图和惩罚图的过程中，它们是数据降维和分类的基础。 总结来说，F2DLGEDA是一种结合了模糊理论的二维局部图嵌入方法，旨在改善光照变化和面部表情等因素对人脸识别和掌纹识别的影响，实验证明这种方法在实际应用中具有较高的识别准确性和适应性。