基于核的最近邻特征重心分类器及人脸识别应用

摘要

本文提出核最近特征线和特征面分类器,可直接对高维人脸图像进行识别.为解决计算量大和可能失效的问题,提出(核)最近特征重心和(核)最近邻特征两种解决方法,前者降低了计算特征线和面距离的复杂度,后者减少了特征线和面的数目,两种方法均避免了可能失效的问题.将二者结合得到的(核)最近邻特征重心分类器,在获得相近识别率的条件下,使计算复杂度降到了最小.所得方法无需预先抽取人脸图像特征,因此避免了在较多样本数时,特征抽取存在计算量大的问题.基于ORL人脸数据库的实验验证了本文方法的有效性.