基于結構化因子分析的人臉識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于結構化因子分析的人臉識別方法，主要解決現(xiàn)有技術由于不能保持人臉圖像數據的局部聚類特性和全局分布結構而導致的人臉識別準確率較低的問題。其實現(xiàn)步驟為：(1)劃分人臉圖像數據集；(2)對所有的訓練樣本數據進行聚類分析；(3)通過吉布斯采樣計算最優(yōu)特征投影矩陣；(4)提取所有測試樣本數據和訓練樣本數據的低維特征；(5)識別人臉圖像。本發(fā)明綜合了人臉圖像數據的局部聚類特性和全局分布結構，提高了人臉識別的準確率。
【專利說明】基于結構化因子分析的人臉識別方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術領域】，更進一步涉及模式識別和機器學習【技術領域】中的 一種基于結構化因子分析的人臉識別方法。本發(fā)明可應用于身份辨識和信息安全，通過提 取維數較少的人臉特征，提高人臉識別的精度。

【背景技術】
[0002] 人臉識別技術是一種利用計算機分析人臉圖像，從中提取有效視覺特征信息來進 行身份鑒別的計算機技術。在現(xiàn)有的生物特征識別技術中，人臉識別技術具有操作簡便和 易于實現(xiàn)等優(yōu)勢而得到廣泛采用。人臉圖像的維數通常較高，不同人臉圖像之間也具有較 強的相似性，如果單純利用原始人臉圖像進行身份鑒別，會使人臉識別系統(tǒng)計算量較大而 且影響識別效果。為解決上述問題，人們通常對高維的人臉圖像進行降維處理，提取人臉圖 像的具有判別性的低維特征，提高人臉識別的準確率，降低人臉識別的計算量。
[0003] 華南師范大學提出的專利申請"基于非負矩陣分解和多種距離函數的人臉識別方 法"（申請?zhí)枺?01110454407. 8,
【發(fā)明者】高新波, 劉衛(wèi)芳, 王秀美, 高憲軍, 鄧成, 田春娜, 王穎, 牛振興, 韓冰 申請人:西安電子科技大學