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【摘要】 一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的基于統(tǒng)計(jì)不相關(guān)和正 交特性的局部保留映射人臉識(shí)別方法。本發(fā)明首先對(duì)輸入訓(xùn)練 樣本圖像進(jìn)行主成分分析，得到主成分分析的投影矩陣；然后 建立一個(gè)連接圖，得到任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相似性，并按照最 近鄰原則，確定所有節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)，計(jì)算出輸入數(shù)據(jù)的相似矩 陣；再將這一相似矩陣應(yīng)用到局部保留映射方法中，加入統(tǒng)計(jì) 不相關(guān)和正交兩個(gè)約束條件，采用疊代算法，根據(jù)特征值問題 并結(jié)合主成分分析的投影矩陣求出不相關(guān)且正交的投影矩陣， 得出訓(xùn)練投影系數(shù)矩陣和測(cè)試投影系數(shù)矩陣；最后再用最小距 離方法進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明具有最小的冗余，并有利于實(shí)現(xiàn)原始 數(shù)據(jù)的重構(gòu)，應(yīng)用到人臉識(shí)別中，可以提高識(shí)別性能。 馬-克-數(shù)據(jù) 【專利類型】發(fā)明申請(qǐng) 【申請(qǐng)人】上海交通大學(xué) 【申請(qǐng)人類型】學(xué)校 【申請(qǐng)人地址】200240上海市閔行區(qū)東川路800號(hào) 【申請(qǐng)人地區(qū)】中國 【申請(qǐng)人城市】上海市 【申請(qǐng)人區(qū)縣】閔行區(qū) 【申請(qǐng)?zhí)枴緾N200610117047.1 【申請(qǐng)日】2006-10-12 【申請(qǐng)年份】2006 【公開公告號(hào)】CN1936924A 【公開公告日】2007-03-28 【公開公告年份】2007 【授權(quán)公告號(hào)】CN100535927C 【授權(quán)公告日】2009-09-02 【授權(quán)公告年份】2009.0 【發(fā)明人】敬忠良; 邱亞丹; 趙海濤 【主權(quán)項(xiàng)內(nèi)容】1、一種基于統(tǒng)計(jì)不相關(guān)和正交特性的局部保留映射人臉識(shí)別方法，其特征 在于，具體步驟如下： 第一步，主成分分析：將每張人臉圖像表示為一個(gè)列向量，組成訓(xùn)練樣本集， 計(jì)算訓(xùn)練樣本集的協(xié)方差矩陣的特征值，并選取大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為 基向量，從而構(gòu)成主成分分析的投影矩陣； 第二步，相似矩陣確定：建立一個(gè)連接圖，使得屬于同一類的節(jié)點(diǎn)完全連接， 得到任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似性，再根據(jù)最近鄰原則，求出輸入節(jié)點(diǎn)的相似矩陣，并 由這一相似矩陣推出對(duì)角矩陣和拉普拉斯矩陣； 第三步，統(tǒng)計(jì)不相關(guān)且正交的局部保留映射投影矩陣確定：根據(jù)第二步中得 到的相似矩陣，再根據(jù)局部保留映射的思想，并加入統(tǒng)計(jì)不相關(guān)和正交兩個(gè)約束 條件，采用迭代算法，解特征值問題求出投影矩陣，最后再將此投影矩陣與第一 步中得到的主成分分析投影矩陣相乘，求出不相關(guān)且正交的局部保留映射投影矩 陣； 第四步，識(shí)別：將所有訓(xùn)練圖像向量投影到第三步中得到的投影矩陣，得到 訓(xùn)練系數(shù)矩陣，再將測(cè)試圖像投影到投影矩陣，得到測(cè)試系數(shù)矩陣，采用最小距 離分類器進(jìn)行分類識(shí)別。 【當(dāng)前權(quán)利人】上海交通大學(xué) 【當(dāng)前專利權(quán)人地址】上海市閔行區(qū)東川路800號(hào) 【統(tǒng)一社會(huì)信用代碼】1210000042500615X0 【被引證次數(shù)】3 【家族被引證次數(shù)】3

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