二维线性鉴别分析和协同表示的面部识别方法

作者：林克正; 邓旭^*; 张玉伦

来源：小型微型计算机系统, 2021, 42(08): 1688-1693.

• 图像识别
• 二维线性鉴别分析
• 协同表示
• 得分融合

针对图像特征提取方法提取单一特征不能很好地表示图像的问题,提出了二维线性鉴别分析和协同表示的面部识别方法.该方法首先通过二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)分别对训练样本的类间散布矩阵和类内散布矩阵提取特征,之后利用得到的特征重建图像,包括类间虚拟图像和类内虚拟图像.其次,将类间虚拟图像、类内虚拟图像和原始图像利用协同表示(Collaborative Representation,CR)算法进行得分.最后,采用加权得分融合算法将上述得分进行融合以获得最终得分,并利用最终得分进行图像识别.该方法不仅有效的抑制了光照和表情对面部识别的影响,同时根据获得的类间虚拟图像、类内虚拟图像与原始图像互补,有效的提高面部图像识别的性能.实验结果表明,该方法在不同的数据库下(ORL、AR、GT)具有较好的识别精度.

• 单位
  哈尔滨理工大学