[發明專利]一種兩維線性鑒別分析的人臉識別方法

有效

• 申請號: 201610023803.8
• 申請日: 2016-01-14
• 公開（公告）號: CN105631433B
• 公開（公告）日: 2019-05-31
• 發明（設計）人: 武小紅;杜輝;王雪;武斌;孫俊;傅海軍
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種兩維線性鑒別分析的人臉識別方法，其特征是包括以下步驟：

A、選取訓練樣本矩陣A和測試樣本，針對選取的訓練樣本矩陣A計算出親和矩陣元素S_ij，親和矩陣元素i、j分別是親和矩陣的第i行、第j列，1≤i≤200,1≤j≤200，exp為以e為底的指數函數，A_l,A_k分別為第l和k個人臉訓練樣本矩陣，1≤l≤200,1≤j≤200，||A_l-A_k||_F為A_l-A_k的Frobenius范數，t為調諧參數，1≤t≤100；

B、根據親和矩陣元素S_ij計算出類內散度矩陣S_w和類間散度矩陣S_b，類內散度矩陣類間散度矩陣其中，n為訓練樣本的總個數，n_c為第c類樣本個數，y_l,y_k分別為A_l,A_k的樣本類別標簽，T為矩陣轉置運算；

C、根據類內散度矩陣S_w和類間散度矩陣S_b計算出類內散度矩陣S_w的逆與類間散度矩陣S_b乘積的矩陣的特征值λ以及特征向量α，并求出投影矩陣X；

D、利用投影矩陣X將訓練樣本矩陣A投影到投影空間，得到投影后矩陣Y；

E、采用最近鄰分類器對投影后矩陣Y與測試樣本進行分類處理，計算出識別率。

2.根據權利要求1所述兩維線性鑒別分析的人臉識別方法，其特征是：步驟C中：根據式計算出特征值λ以及特征向量α，將特征值λ從大到小排列，取前d個特征值為[λ₁,λ₂,…,λ_d]，1≤d≤112，最大特征值λ₁所對應的特征向量α₁即為投影矩陣X的第一個列向量，X＝[α₁,α₂,......,α_d]。

3.根據權利要求2所述兩維線性鑒別分析的人臉識別方法，其特征是：步驟D中，根據式Y＝X^-1A得到投影后矩陣Y。

4.根據權利要求3所述兩維線性鑒別分析的人臉識別方法，其特征是：步驟E中，分類處理后得出被識別出的測試樣本數，用得出的被識別出的測試樣本數除以總測試樣本數計算出識別率。