[发明专利]一种基于多流形核鉴别分析的单样本人脸识别方法

摘要

一种基于多流形核鉴别分析的单样本人脸识别方法，包括步骤，基于训练样本集和通用训练样本集，使用虚拟样本生成算法得到扩展的训练样本集；将每个训练样本划分为互不重叠的局部块，使用流形构建算法将扩展的训练样本集构建成流形集；基于流形集，使用多流形核鉴别分析算法为流形集中的每个流形学习一个投影矩阵；将测试样本划分为互不重叠的局部块并使用流形构建算法将其构建为流形；将测试样本流形分别向投影矩阵集中的每个投影矩阵投影；将训练样本流形集中的每个流形分别向其对应的投影矩阵投影；计算投影后的流形到投影后的流形的距离；根据投影后的测试样本流形与训练样本流形之间的距离，使用最近邻分类器进行分类。

主权项

一种基于多流形核鉴别分析的单样本人脸识别方法，其特征在于，假设给定的训练样本集为X＝[x1,...,xN]，i＝1,...,N，N既表示训练样本集中样本的个数又表示训练样本集中样本的类别数，包括以下步骤：(1)基于训练样本集X和通用训练样本集G，使用虚拟样本生成算法得到扩展的训练样本集i＝1,...,N；(2)将每个训练样本划分为互不重叠的局部块，使用流形构建算法将扩展的训练样本集构建成流形集(3)基于流形集M，使用多流形核鉴别分析算法为流形集M中的每个流形学习一个投影矩阵，所有的投影矩阵表示为(4)将测试样本z划分为互不重叠的局部块并使用流形构建算法将其构建为流形Mz；(5)将测试样本流形Mz分别向投影矩阵集φ(W)中的每个投影矩阵φ(Wi)投影；将训练样本流形集M中的每个流形Mi分别向其对应的投影矩阵φ(Wi)投影；计算投影后的流形Mz到投影后的流形Mi的距离；(6)根据投影后的测试样本流形与训练样本流形之间的距离，使用最近邻分类器进行分类。