融合核主成分分析和最小距离鉴别投影的人脸识别算法.pdf

融合核主成分分析和最小距离鉴别投影的人脸识别算法是一种先进的人脸识别技术，旨在提高识别准确性和效率。该算法结合了两种不同的数据处理方法——核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）和最小距离鉴别投影（Minimum Distance Projection, MDP），以解决传统人脸识别方法在高维空间中的计算复杂性和识别难题。 核主成分分析是主成分分析（PCA）的一种扩展，它通过核技巧将原始的高维样本映射到一个非线性的高维空间中。PCA主要用于数据降维，通过找出数据的主要成分，保留最重要的信息，减少计算复杂性。而KPCA则利用核函数（如高斯核或多项式核）将数据转换到一个更利于分析的特征空间，使得非线性可分的数据在新的空间中变得线性可分。 最小距离鉴别投影是一种分类方法，它基于样本之间的距离来决定分类。在KPCA降维后的核子空间上，MDP计算每个样本的投影矩阵，这个矩阵反映了样本在新空间的位置。通过计算待识别样本与训练样本之间的距离，可以确定其最接近的类别，从而实现分类。 该论文提出的新算法将KPCA和MDP结合起来，先用KPCA对高维人脸图像进行降维，然后在核子空间中应用MDP进行鉴别投影，计算样本的投影矩阵。通过最近邻分类策略，根据样本在核子空间中的投影距离来决定它们的类别，实现人脸识别。 在ORL、FERET和YALE等人脸数据库上的实验结果显示，这种融合算法在识别率上优于传统的PCA和MDP等方法。同时，通过定义核子空间相似度权重，算法能更好地保持样本之间的近邻关系，增强了识别的稳健性。这种方法不仅提高了识别性能，还有效避免了高维矩阵计算带来的复杂性问题。 该论文提出的融合核主成分分析和最小距离鉴别投影的人脸识别算法是一种创新的方法，它利用非线性特征提取和有效的分类策略来优化人脸识别过程，对于实际应用具有较高的实用价值。