一种应用于人脸识别的非线性降维方法

摘要

局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)作为一种新的非线性维数约减算法,在高维数据可视化方面获得了成功的应用.然而LLE算法获取的特征从分类角度而言并非最优,而且LLE算法难以获取新样本点的低维投影.为解决这两个缺陷,提出了将非线性的LLE算法和线性判别分析算法(linear discriminant analysis,LDA)相结合的一种新的非线性降维方法,通过ORL、Havard和CMU PIE三个人脸库的实验,结果表明,该方法能够大幅度提高识别率,对光照、姿态及表情变化具有一定的鲁棒性.