一种基于流形学习的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于流形学习的人脸识别方法，属于图像处理技术领域，解决了传统方法中直接对高维图像进行处理所消耗资源过多的问题。本发明结合最近特征子空间分类器和局部线性嵌入两种方法用于人脸图像的降维处理，然后采用最近邻分类器对降维后的数据进行识别，首先构建人脸图像高维数据，将人脸图像样本按行拉伸为一维向量；然后对构建的人脸图像高维数据进行降维处理，获得所有人脸图像在同一低维空间的低维表示；最后在低维嵌入空间。本发明通过对图像进行训练，实时采集待测试图像，进行人脸识别，比采用基于欧氏距离的局部线性嵌入方法更为合理，识别准确率更高，也比直接采用高维数据进行识别的运算复杂度更低，更加简便。