《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種基于KPCA與LDA的人臉識別改進(jìn)算法
來源：電子技術(shù)應(yīng)用2013年第12期
郝靜靜1， 李 莉2
1. 開封大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 開封 475004； 2. 河南工程學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程系， 河南 鄭州 450007
摘要： 提出一種核主元分析和線性判別分析相結(jié)合的人臉特征識別改進(jìn)算法。采用核主元分析法對人臉特征信息數(shù)據(jù)進(jìn)行主分量提取，以消除數(shù)據(jù)特征間的相關(guān)性和壓縮特征向量的維數(shù)。通過引入成對加權(quán)Fisher準(zhǔn)則和正則化規(guī)則對線性判別分析法進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而實現(xiàn)人臉的自動識別?；贠RL人臉庫進(jìn)行的實驗表明，此改進(jìn)算法能夠有效識別庫中的人臉，識別率達(dá)91.7%，與K近鄰法和主元分析法相比有較高的識別率。
中圖分類號： TP391.4
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)12-0132-03
An improved face recognition algorithm based on KPCA and LDA
Hao Jingjing1, Li Li2
1. College of Information Engineering, Kaifeng University, Kaifeng 475004, China; 2. College of Computer Science and Technology, Henan Institute of Engineering, Zhengzhou 450007, China
Abstract： Put forward a kind of the face feature recognition method combining kernel principal component analysis and linear discriminant analysis. According to the characteristics of human face information, first use kernel principal component analysis method to principal component extraction of data, eliminate the correlation between data characteristics and compression feature vector dimensions, and then improve the linear discriminant analysis method by introducing Weighted Pairwise Fisher Criterion(WPFC) and regularization rules, thus realize face automatic identification. The experiment based on ORL face database shows that this method can effectively identify faces in libraries and recognition rate reaches 91.7%. Application of this method has higher recognition rate compared with neighboring method and PCA.
Key words : KPCA; LDA; face recognition; feature extraction; dimension disaster

    人臉識別是一種重要的生物特征識別技術(shù)，在公共安全、信息安全、金融等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景[1]。近年來隨著檢測技術(shù)、信號處理技術(shù)和模式識別技術(shù)的長足發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者對人臉識別技術(shù)進(jìn)行了更加深入的研究[2]。國外學(xué)者DABBAGHCHIANA S采用離散余弦變換DCT(Discrete Cosine Transform)對ORL人臉庫的圖像進(jìn)行特征提取，用鑒別能力分析DPA(Discrimination Power Analysis)對其進(jìn)行識別[3]；國內(nèi)李勇周等人采用核嶺回歸的鄰域保持最大間隔分析法,在標(biāo)準(zhǔn)人臉庫中進(jìn)行實驗，取得很好的識別性能[4]；甘俊英采用非線性Radon變換對ORL人臉庫中圖像進(jìn)行特征提取與識別,識別率為90.5%[5]。在眾多已有的人臉識別方法中,主成分分析PCA(Principal Component Analysis)和線性判別分析LDA(Linear Discriminant Analysis)具有運(yùn)算少、描述能力強(qiáng)和可分性好等特點(diǎn)[6]。PCA是一種線性數(shù)據(jù)降維算法， 但不能取出數(shù)據(jù)中非線性的結(jié)構(gòu)。針對人臉識別過程中數(shù)據(jù)非線性的特點(diǎn),采用核主元分析法KPCA(Kernel Principal Component Analysis)能夠很好地保留數(shù)據(jù)的非線性結(jié)構(gòu)，從而更好地保留原數(shù)據(jù)信息量[7-8]。線性判別分析法(LDA)是用于判斷樣本所屬類型的一種統(tǒng)計分析方法，廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域。在人臉識別中，LDA分類器的準(zhǔn)確率優(yōu)于前面提到的那些復(fù)雜的判別方法，同時還具有易于實現(xiàn)和訓(xùn)練更迅速等優(yōu)點(diǎn)[9-10]。實驗證明采用LDA分類器對ORL人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行模式識別正確率高，達(dá)到91.7%以上，且魯棒性好。

1 核主元分析法在人臉識別中的應(yīng)用
    采用核主元分析(KPCA)來解決有監(jiān)督情況下的非線性數(shù)據(jù)的降維問題。KPCA的核心思想是采用非線性變換將輸入數(shù)據(jù)空間映射到高維空間，使非線性問題轉(zhuǎn)換為

 



    當(dāng)多項式核指數(shù)參數(shù)為0.7時，識別率最高達(dá)到91.7%。表1所示為K近鄰、PCA+LDA和KPCA+改進(jìn)LDA 三種識別方法對ORL人臉庫進(jìn)行實驗的實驗結(jié)果。

    從表1可得,使用KPCA+改進(jìn)LDA方法的人臉識別率達(dá)91.7%，特征維數(shù)為14維。與K近鄰法和PCA+LDA法相比KPCA+改進(jìn)LDA方法不僅識別率更高，且更能有效地提取ORL人臉庫中圖像數(shù)據(jù)特征。
    針對人臉識別過程中樣本數(shù)據(jù)的非線性、高維數(shù)和小樣本等特點(diǎn)，提出了一種KPCA和改進(jìn)LDA相結(jié)合的人臉識別新方法。由實驗可得，應(yīng)用KPCA不僅能夠很好地對ORL人臉數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，降低數(shù)據(jù)間的冗余度，而且能夠抽取數(shù)據(jù)中的非線性結(jié)構(gòu)，有效地保留非線性數(shù)據(jù)。應(yīng)用LDA改進(jìn)算法對降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識別，識別率達(dá)91.7%，與K近鄰和PCA相比，該算法識別率較高，而且算法簡單，運(yùn)算量小，魯棒性好。
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