新的局部线性嵌入下的人脸识别方法.pdf

在信息技术飞速发展的今天，人工智能领域中的生物特征识别技术得到了广泛关注和迅速发展，尤其是人脸识别技术。人脸识别，以其非接触、易用性等特点，在安全验证、身份认证等众多领域扮演了重要角色。然而，如何处理高维数据并保持其在降维过程中的结构特征，一直以来是该领域研究的热点问题。本文介绍了一种在局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）的基础上改进的人脸识别方法——有监督增量式局部线性嵌入（Supervised Incremental Local Linear Embedding, SILLE），并辅以小波变换预处理手段，显著提升了识别效率和准确率。 人脸识别技术依赖于人的面部特征信息，通过分析人脸图像中的关键点和纹理，实现对个体身份的确认或验证。传统的人脸识别方法往往在高维空间中处理数据，导致计算复杂度高，处理速度慢。为此，研究者们致力于开发更为高效的数据降维技术，以便减少计算量，同时保留重要的分类信息。LLE作为一种非线性降维方法，通过保持数据局部结构，成功应用于数据的降维处理。 然而，LLE在实际应用中也暴露出一些不足。LLE算法无法对新收集的测试样本进行单独的降维处理，这就意味着每一次新样本的加入都需要重新计算整个数据集，导致计算效率低下。LLE不利用样本点的分类信息，这在一定程度上限制了其在分类任务中的应用效果。为克服这些问题，本文提出了SILLE算法。 SILLE算法的关键改进在于将监督学习的思想引入到LLE中。算法允许对新增样本单独进行降维处理，而不是对整个数据集重新计算，显著减少了计算时间。同时，SILLE利用样本的分类信息，有效提高了识别效果。SILLE算法的这一增量式处理机制，特别适合于动态更新数据集的应用场景。 此外，小波变换作为一种强大的数学工具，也在本研究中发挥了重要作用。在人脸识别前的图像预处理阶段，小波变换可以分解图像为不同频率的小波函数，这不仅增强了图像的局部特征，还有效去除了噪声，从而提高了识别系统的稳健性。 实验验证了所提方法的有效性。基于ORL数据库的人脸识别实验显示，SILLE算法在处理额外样本时，其计算时间大幅降低，同时识别准确率也得到了提升。这一结果表明，SILLE算法在保留数据局部结构的同时，成功克服了传统LLE算法的局限性，为高维数据降维和人脸识别提供了新的思路和方法。 总结来说，SILLE算法的提出是人脸识别领域的一项重要进展。通过对LLE算法的改进并融入监督学习机制，SILLE不仅实现了高效的增量式学习，还充分利用了分类信息，进一步增强了人脸识别系统的性能。结合小波变换的图像预处理，更是提高了系统的准确度和鲁棒性。这项工作对于后续的高维数据处理和人脸识别技术的研究与应用，具有重要的参考价值和实际意义。