核保局鉴别分析人脸识别算法

针对人脸图像的高维、非线性特性,本文结合核函数和鉴别保局投影分析,提出了一种新的非线性子空间特征提取方法——核保局鉴别分析(kernel locality preserving discriminant analysis,KLPDA)。该算法首先利用核函数将输入空间内线性不可分的人脸样本通过非线性映射投影到高维特征空间,以增强样本的可分性,然后在该特征空间内通过保局鉴别分析算法寻求保持样本局部近邻结构的鉴别特征。实验结果指出,在ORL和UMIST人脸图像库上KLPDA的识别结果相较于其对应的线性方法(LPDA)分别高出6.16%和3.48%,而相较于其他几种典型的核方法(KPCA、KFDA和KCLPP)的最高识别率也分别高出1.28%和2.60%,验证了本文提出方法的有效性。