基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法.pdf

: "基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法" : 该文提出了一种改进的人脸识别方法，通过结合差空间和最大散度差鉴别分析来提升识别率。 : 人脸识别、参考文献、专业指导 **详细解释** 人脸识别是一种生物特征识别技术，其核心目标是通过分析和比较个体面部图像特征来确认或验证身份。在本文中，作者李晓东、费树岷和张涛针对最大散度差鉴别分析（Maximum Scatter Difference, MSD）方法在人脸识别中的识别率问题，提出了一种基于差空间的改进算法。 传统的人脸识别方法通常包括预处理、特征提取和分类器设计三个步骤。二维主成分分析（2DPCA）是一种常用的特征提取方法，它通过降维来保留图像的主要信息，减少计算复杂性。然而，2DPCA可能无法完全捕捉到人脸图像的细微差异，导致识别效果不理想。 文章首先将类内平均睑方法（即计算每个类别的平均人脸图像）与2DPCA相结合，形成一种改进的2DPCA方法。这种方法有助于更好地表征类别内的共同特征。然后，作者利用这个改进的2DPCA构建训练样本和测试样本的差空间，这是关键创新点之一。差空间能够捕获样本之间的差异，而不是仅仅依赖于类别的整体特性。 接下来，他们修改了最大散度差鉴别分析中的类内分布矩阵定义。通常，类内分布矩阵使用类内均值来描述，但作者选择使用类内中间值（中位数）替代，因为中位数对异常值的鲁棒性更强。这种修改使得算法更能适应面部图像中的噪声和局部变化。 作者采用改进后的最大散度差鉴别分析对差空间进行鉴别分析，从中提取训练样本和测试样本的鉴别特征。这些特征随后被输入最近邻分类器进行分类。实验在ORL人脸数据库上进行，结果表明，该方法能够有效提高人脸识别的准确率。 关键词：二维主成分分析、类内平均睑、差空间、最大散度差鉴别分析 通过这种方式，本文提出的方法在人脸识别领域提供了一种更高效、更稳健的特征提取策略，有助于改善人脸识别系统的性能。这种方法对于实际应用，如安全监控、门禁系统等，具有显著的实用价值。同时，研究中的创新点和实验结果也为后续的深度学习和人工智能领域的面部识别研究提供了有价值的参考。