基于子空间和流形学习的人脸识别算法研究

为了充分利用样本的类别信息，提出了一种改进的有监督保局投影人脸识别算法。利用先验类标签信息重新构造传统保局投影算法中的权重矩阵，基于改进后的保局投影算法得到变换矩阵；用线性鉴别的思想筛选出变换矩阵中的最优基向量，构成最终的变换矩阵。把训练样本和测试样本投影到由最优基向量构成的子空间得到训练样本和测试样本的特征。采用最近邻分类器分类。在ORL和FERET人脸库上的测试结果表明，算法具有较好的识别性能。