基于核最近子空间的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于核最近子空间的人脸识别方法，主要解决现有方法不能对数据非线性特征进行线性表示的问题。实现步骤为：(1)将训练样本矩阵和测试样本通过Mercer核经验映射至非线性特征空间，然后对映射后的样本进行降维并归一化处理，再把降维后的每一类训练样本提取出来；(2)求解归一化后的测试样本与每一类训练样本矩阵之间的样本重构系数，对原测试样本进行重构；(3)求得各类别重构样本与原测试样本的残差，再将残差中的最小值对应下标的类别作为测试样本所属的类别。本发明提高了在人脸识别应用中的精度，同时将应用范围推广至低维样本，使其更具有通用性，可用于公共安全，信息安全，金融安全的监督和防护。