基于正交补空间的人脸识别

摘要

为了实现人脸识别免于特征提取,提出了一种基于正交补脸(OC-faces)的人脸识别方法.该方法基于空间正交分解理论,对不同类的原始训练样本进行Gram-Schmidt正交化,以正交化后的基张成各个不同的子空间,将测试样本分斛为子空间投影及子空间正交补两部分.正交补的范数体现了测试样本到各类子空间的距离,并以此作为分类的依据.在Yale库和AT&T库上的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)两种经典识别手段相比,该方法有更好的识别效果.