核典型相关分析的融合人脸识别算法-激光与红外.pdf

第３９卷　 第１１期　 　 　　　　　　　　　　　　　激 光 与 红 外 Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１１ 　 ２００９年１１月　 　 　　　　　　　　　　　　ＬＡＳＥＲ　＆　ＩＮＦＲＡＲＥＤ Ｎｏｖｅｍｂｅｒ，２００９ 　　文章编号：１００１５０７８（２００９）１１１２４１０５ ·图像与信号处理 · 核典型相关分析的融合人脸识别算法 １，２ １，２ １ 王大伟 ，陈　浩 ，王延杰 （１．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 １３００３３；２．中国科学院研究生院，北京 １０００３９） 摘　要：为了更有效地映射图像数据样本到可分类特征空间，提高分类正确率，提出了一种新 的基于核函数的典型相关分析的融合人脸识别算法。该方法首先把图像矩阵通过核函数影射 到核空间，然后从核空间的行和列两个方向进行特征抽取，同时避免分解映射后的数据矩阵， 简化了数据运算，获得了更具鉴别力的分类特征。在Ｏｈｉｏ州立大学的ＯＴＣＢＶＳ可见／红外人 脸数据库中进行了分类识别实验，实验结果表明：该方法可以获得９０％以上的识别正确率，优 于其他的典型相关分析的人脸识别方法的分类正确率。此外，对不均匀光照变化，表情变化等 人脸识别的常见问题具有很好的抵抗能力。 关键词：典型相关分析；核典型相关分析；特征级图像融合；人脸识别 中图分类号：ＴＰ３９１．４　　　文献标识码：Ａ Ｆｕｓｉｎｇｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｋｅｒｎｅｌ ｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ １，２ １，２ １ ＷＡＮＧＤａｗｅｉ ，ＣＨＥＮＨａｏ ，ＷＡＮＧＹａｎｊｉｅ （１．ＣｈａｎｇｃｈｕｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｐｔｉｃｓ，ＦｉｎｅＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００３３，Ｃｈｉｎａ； ２．ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎｅｗｆｕｓｉｎｇｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｋｅｒｎｅｌＣａｎｏｎｉｃａｌＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ（Ｋｅｒｎｅｌ ＣＣＡ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｆｏｒｍａｐｐｉｎｇｉｍａｇｅｄａｔａｉｎｔｏｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｎｏｕｒａｐｐｒｏａｃｈ， ｗｅｆｉｒｓｔｍａｐｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｆｒｏｍｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｆｒｏｗｓａｎｄｃｏｌｕｍｎｓ．Ｏｕｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｍｐｌｉｆｉｅｓｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｎｇｔｈｅｍａｐｐｅｄｍａｔｒｉｘａｎｄｇａｉｎｓｔｈｅｍｏｒｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｄｆｅａ ｔｕｒｅｓ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｏｎＯＴＣＢＶＳＶ／ＩＲｆａｃｅｄａｔａｂａｓｅｏｆＯｈｉｏｓｔａｔｅｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｓｈｏｗｔｈａｔｏｕｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｇｅｔｓ ｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈａｎｏｔｈｅｒｆａｃｉａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＣＣＡｗｉｔｈｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｔａｔｅｍｏｒｅｔｈａｎ９０％． Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔａｌｓｏｃａｎｇｅｔｔｈｅｅｘｃｅｌｌｅ