KPCA与改进LDA结合的人脸识别高效算法

"本文介绍了一种融合核主元分析（KPCA）与改进线性判别分析（LDA）的人脸识别算法，旨在提高人脸识别的准确性和效率。该方法首先利用KPCA对人脸特征信息进行非线性降维，消除特征间的相关性，然后结合成对加权Fisher准则和正则化规则优化LDA，实现更精确的分类。实验在ORL人脸库上进行，结果显示改进的KPCA+LDA算法识别率高达91.7%，优于传统的K近邻法和PCA+LDA法。" 人脸识别是生物特征识别技术的一种，常用于安全监控、身份验证等领域。传统的PCA方法在处理线性问题时表现出色，但面对非线性数据时效果有限。KPCA通过非线性映射将数据从原始空间转换到高维特征空间，使得原本在原空间中的非线性关系在新空间中变得线性，从而解决了非线性问题。 线性判别分析（LDA）是一种有效的分类方法，它通过最大化类间距离和最小化类内距离来寻找最优投影方向。然而，原始LDA在处理小样本、高维数据时可能面临过拟合问题。为了改善这一情况，文中引入了成对加权Fisher准则和正则化规则，增强LDA对噪声和异常值的鲁棒性，提高了分类性能。 实验部分，研究者使用了ORL人脸库，这是一个广泛使用的人脸识别基准测试库。通过对比K近邻法、PCA+LDA和提出的KPCA+改进LDA，结果显示KPCA+改进LDA在识别率上具有显著优势，尤其是在14维特征空间下，达到了91.7%的识别率。这证明了结合KPCA的非线性降维和改进LDA的分类能力可以有效地处理人脸识别的复杂性。 此外，该算法的另一个优点是其运算量相对较小，鲁棒性好，适合处理实际应用中的小样本和非线性问题。参考文献中提到的其他研究，如基于曲线波变换的PCA人脸识别方法，也表明了不同的特征提取和降维技术对于人脸识别性能的影响。 这种结合KPCA与改进LDA的人脸识别算法为非线性特征提取和高效分类提供了一个有力的工具，尤其适用于处理具有非线性结构和高维特征的人脸数据。未来的研究可能关注于进一步优化这种算法，例如探索更适应特定人脸数据的核函数选择，以及改进正则化策略以提高在更大规模和更复杂条件下的识别性能。