基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法.pdf

第28卷第12期 电子与信息学报 、，01．28No．12 2006年12月 JoumalofElectmnicsInfomlation Dec．2006 1-echnology 基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法 贺云辉①② 赵力① 邹采荣① ∞(东南大学无线电工程系 南京2l0096) 罾(南京信息工程大学通信工程系 南京210044) 摘要人脸识别中通常存在小样本问题，使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近 年来针对此问题提出了不同的解决方法，其巾基于共同鉴别矢量(DCv)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺 的性质。实验验证了所得KDCV方法的识别性能优于DCV方法。 关键词人脸识别，鉴别共同矢量，核方法，小样本问题，Fisher线性鉴别分析 中图分类号：TP391．41 文献标识码：A Face BasedonKernelDiscriminativeCommonVbctors Recognition HeYml-huid)②ZhaoLi① ZouCai．ron2① Engineering，Sottthenstuniversily，Ndnjing2、∞96，Chin∞ uJIpepnrlment西RQdio Eng．，Nh吩ingUniv．《l咖rmalionscience＆Tech．，Nnnj{ng2、0044，Ch锄∞ q@epl巧C0mmunic硎om Small leadstothe AbstractFace tasks encounter recognitionalways SampleSize(SSS)problem，whichill-posed inFisherLinearDiscriminant DiscriminativeCommon problem Analysis(FLDA)．The overcomesthis forFLDA．Inthis DCVisextendedtononlinear theGram—Schmidt problem paper，the case，byperforming twiceinfeature twokemelmatricesand a orthogonali；ation space，whichinvolVingcomputing performingCholesky ofa matrix．The resultsdemonstratethatthe KDCVachieVebetter kemel decomposition experimental proposed thantheDCVmethod． perfbrnlance Face Common words Vbctors，Kemelmethod，SmallSample Key Recognition，Discriminative FisherLinearDiscr．minant Analysis