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人脸识别算法中的特征脸

作者: 人脸识别公司发表时间:2018-03-17浏览量:5793

     人脸识别经过这些年的发展,取得了很大的发展,涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛,包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别,所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。

      特征脸方法利用主分量分析进行降维和提取特征。主分量分析是一种应用十分广泛的数据降维技术,该方法选择与原数据协方差矩阵前几个更大 特征值对应的特征向量构成一组基,以达到更佳 表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时,看上去仍像人脸,所以这些特征向量被称为“特征脸”。

       在人脸识别中,由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间,任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间,得到一个权值向量。计算此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离,取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。

      下图给出了主分量分析的应用例子。图中最左边的为平均脸,其他地为对应 7 个更大 特征值的特征向量。

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      主分量分析是一种无监督学习方法,主分量是指向数据能量分布更大 的轴线方向,因此可以从最小均方误差意义下对数据进行更优 的表达。但是就分类任务而言,由主分量分析得到的特征却不能保证可以将各个类别更好 地区分开来。

     线性鉴别分析是一种 的模式识别方法,通过将样本线性变换到一个新的空间,使样本的类内散布程度达到最小,同时类间散布程度达到更大 ,即 的 Fisher 准则。

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