子模式局部保持映射人脸识别算法：提升鲁棒性

"子模式局部保持映射人脸识别算法 (2011年)" 是一篇关于人脸识别技术的学术论文，该算法旨在提高局部保持映射（LPP）算法在处理光照、表情变化等外部因素时的鲁棒性。作者提出了一个名为子模式局部保持映射（SPLPP）的新方法，通过将样本划分为多个子模式集，然后对每个子模式应用LPP，最后利用最近邻分类器进行分类。 人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个关键问题，其目标是从图像中识别和验证个体的身份。传统的特征提取方法，如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)，在处理人脸图像时可能受到光照、表情、遮挡等因素的影响，导致识别率降低。 局部保持映射（LPP）是一种非线性降维技术，它试图保持数据点之间的局部结构，尤其适用于高维数据的可视化和分类。然而，LPP在处理具有复杂变化的人脸数据时，可能会失去对这些变化的鲁棒性。针对这一问题，论文提出了SPLPP算法。SPLPP算法首先将原始样本集分成多个子模式集，每个子模式集中包含相似特征的人脸图像。这种划分有助于减少单个LPP应用时的复杂性和不确定性，因为每个子模式集内的图像更具有相似性。 在每个子模式集上独立应用LPP后，可以更好地保持局部结构，因为每个子集内部的变化相对较小。最后，使用最近邻分类器对降维后的特征进行分类，最近邻分类器因其简单有效而常被用于人脸识别。最近邻分类器基于训练样本的最邻近规则，即新样本被分类为其最近邻最多的类别。 实验在Yale、ORL和FERET等人脸图像数据库上进行，这些数据库包含了不同光照、角度和表情的人脸图像，是评估人脸识别算法性能的标准数据集。结果显示，SPLPP算法在识别性能上优于PCA、LDA和原版的LPP算法，这表明SPLPP在处理外部因素变化方面具有更强的鲁棒性。 这篇论文为人脸识别提供了一个新的解决方案，通过子模式划分和局部保持映射的结合，增强了人脸识别系统对光照、表情变化等环境因素的适应性，对于实际应用中的面部识别系统设计具有重要参考价值。