基于核的多元区别分析算法的特征抽取及其在人脸识别中的应用

？提出了一种基于核技术的求多元区别分析最佳解的k1pmda算法，并把这一算法应用于人脸识别中。对线性人脸识别中存在两个突出问题：1、在光照、表情、姿态变化较大时，人脸图像分类是复杂的、非线性的；2、小样本问题，即当训练样本数量小于样本特征空间维数时，导致类内散布矩阵奇异。对于前一个问题，可以采用核技术提取人脸图像样本的非线性特征，对于后一个问题，采用加入一个扰动参数的扰动算法。通过对orl，yalegroupb以及umist三个人脸库的实验表明，该算法是可行的、高效的。