最大间隔鲁棒多流形判别图嵌入算法提升人脸识别准确性

本文主要探讨了"基于最大间隔准则的鲁棒多流形判别局部图嵌入算法"（RMMD LGEMC），针对当前多流形人脸识别领域的一个关键挑战——如何在处理带有噪声的原始数据时保持高精度。传统的多流形算法往往直接使用这些不纯净的数据，导致识别性能受到影响。 首先，该研究提出了一种创新的方法，即通过引入降噪投影技术对原始数据进行迭代处理，有效地去除噪声，从而提升数据的纯净度。降噪过程是算法的核心步骤，它能够提升后续处理阶段的准确性，减少噪声带来的干扰。 接着，算法将数据图像划分为多个子集，构建多流形模型，每个子集代表一个潜在的低维流形，这样可以捕捉数据中的复杂结构和内在关系。多流形模型有助于在高维空间中找到数据的潜在结构，这对于人脸识别等任务至关重要。 然后，作者融合了最大间隔准则的思想，目标是找到一个最优的投影矩阵，使不同流形上的样本间的距离最大化，同时确保同一流形内的样本距离尽可能小。这种策略有助于增强分类的区分度，提高识别的稳定性和鲁棒性。 最后，算法利用计算待识别样本所属流形到训练样本流形的距离来进行分类。相比于已有的最大间距准则下的多流形局部图嵌入算法（MLGE/MMC），新提出的RMMD LGEMC在ORL、Yale和FERET等多个常用的人脸识别数据库上表现出显著的优势，尤其是在添加噪声后的环境下，分类识别率分别提升了1.04%、1.28%和2.13%，这证明了算法在处理噪声数据时的优越性能。 本文的研究贡献了一个有效的鲁棒多流形判别方法，它结合了降噪处理、多流形建模和最大间隔准则，显著提高了人脸识别的分类准确性和鲁棒性，对于实际应用中的噪声抑制和复杂数据处理具有重要的理论价值和实践意义。