基于加权判别局部多线性嵌入的人脸识别

张量算法克服了传统向量算法的维数灾难和小样本问题,在人脸识别中取得了较好的效果。尽管如此,现有张量算法容易导致邻近类别在低维空间中重叠,为此,提出了一种加权判别局部多线性嵌入算法。该算法设计了一种自适应加权的判别准则,结合类别信息,保持了同类人脸图像之间的局部流形结构,同时利用高斯基函数作为加权函数,根据人脸图像对其他类别的影响,自适应产生权重系数,加大了类间样本的区分度。此外,该算法采用张量形式表示图像数据,保留了图像的结构,继承了张量算法的优点,并且有效地解决了out-of-sample问题。人脸识别实验表明,对于光照,姿态和表情的变化,该算法具有较好的稳健性和较高的识别率。