一种基于图像重构原理的重构空间主分量分析

摘要

主分量分析是模式识别中经常采用的一种方法，但是由于经典主分量分析的出发点是抽取保持样本离散度最大的特征，并没有利用样本的类别信息，因而使用经典的主分量分析抽取的特征进行识别的精度并不高。该文基于图像重构原理提出了一种重构空间主分量分析，并且在此基础上提出了一种利用图像类别信息的有监督重构空间主分量分析，该算法使得抽取的特征更加有效，从而提高了识别精度。通过对ORL和Yale标准人脸库的实验证明，本文算法对人脸图像的识别性能优于经典的主分量分析。