摘 要： 采用基于非線性核空間的主分量分析法（KPCA)和線性主元空間鑒別分析法(LDA)相結(jié)合的算法，首先將人臉圖像在非線性高維空間中進行主成分分量降維，然后采用基于主元空間的LDA方法對子空間再度降維，同時利用歐式距離分類器(KNN)對樣本進行有效的分類識別。采用Matlab和ORL人臉庫對該算法進行驗證，實驗證明，該算法識別性能顯著提高，明顯優(yōu)于其他算法。
關(guān)鍵詞： PCA; LDA; KPCA; 核函數(shù)； 歐氏距離分類； ORL人臉庫
近些年,人臉識別已成為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的熱門課題，有著廣闊的應(yīng)用前景。眾所周知，人臉識別是典型的高維數(shù)據(jù)分類問題，即人臉的原始特征對應(yīng)高維空間中矩陣數(shù)據(jù)的圖像，然而在人臉識別中直接應(yīng)用這些數(shù)據(jù)會使計算速度明顯降低，不利于現(xiàn)代科學(xué)領(lǐng)域?qū)θ四樧R別速度和精度的要求?，F(xiàn)今人臉識別領(lǐng)域中面臨的問題是提取什么樣的特征利于分類器的分類以及如何減少高維數(shù)據(jù)的運算等。迄今為止，線性子空間方法在特征提取中得到了廣泛的發(fā)展，其中主成分分析(PCA)[1]和線性鑒別分析(LDA)[2]方法是人臉識別中廣為采用的基本方法。盡管這些子空間方法在人臉識別中得到了比較成功的應(yīng)用，但人臉表觀由于受外在和內(nèi)在因素的影響，如臉部表情、臉部姿態(tài)(或照相機視角)、光照以及人臉形狀和皮膚的反射特性等，人臉空間更可能存在于非線性子空間上。
近十年來，核函數(shù)技術(shù)在模式識別領(lǐng)域中得到了迅猛的發(fā)展。SCHFILKOPF 等利用核技術(shù)將經(jīng)典的主分量分析(PCA)推廣到核主分量分析(KPCA) [3],實驗結(jié)果表明，KPCA不僅能夠抽取非線性特征，而且具有更優(yōu)的識別結(jié)果。
受KPCA的啟發(fā)，本文首先采用KPCA方法，將高維圖像投影到低維的子空間中，然后在子空間中進一步采用基于主元空間的線性鑒別分析（LDA）和歐氏距離最近鄰分類(KNN)相結(jié)合的方法，有效地利用了人臉的非線性信息，同時兩次投影之后，提高了計算機的識別速率和準確率。
1主成分分析方法的實現(xiàn)
1.1基本PCA方法
PCA的主要思想是尋找一組單位正交向量基，用其線性組合重構(gòu)原樣本，使得重構(gòu)后的樣本和原樣本的均方誤差最小[4]。在實際計算中，通過求取樣本投影之后的協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量對樣本進行描述，以達到降低特征空間維數(shù)的目的，具體如下：
這樣Y就是X經(jīng)PCA變換后得到的特征子空間,達到將訓(xùn)練樣本從高維空間降到低維子空間的目的。
1.2 KPCA方法的實現(xiàn)
PCA是最基本的無監(jiān)督線性子空間降維方法，且由上述可知，PCA通過選取最優(yōu)特征向量基Wr獲得最佳投影子空間。但PCA是線性方法，只能揭示人臉圖像中的線性信息，忽略了數(shù)據(jù)中的非線性信息。20世紀90年代以來，基于核的非線性特征提取法得到了發(fā)展，該方法有效地利用了人臉圖像的非線性信息[5]。本文通過核映射將樣本數(shù)據(jù)映射到核空間中，然后在核空間中運用PCA法對高維空間中的人臉信息進行非線性操作，進而投影到線性低維子空間中。該方法稱為核主成分分析法,即KPCA。具體方法如下：
3 算法描述
本文采用Matlab仿真工具對算法進行仿真，驗證各算法的實現(xiàn)效果。訓(xùn)練樣本和測試樣本均采用ORL人臉庫，該庫由40人組成，每人由10幅112×92的圖像組成 。具體算法實現(xiàn)過程如圖1所示。
(1) 讀入ORL人臉庫圖像，為了提高運算速度，降低圖像維數(shù)，適當調(diào)節(jié)圖片大小。隨機選取每人的5幅圖像作為訓(xùn)練樣本，其余的5幅圖像作為測試樣本。即200幅訓(xùn)練樣本圖像，200幅測試樣本圖像。
4 實驗結(jié)果分析
4.1核空間參數(shù)的選取
核參數(shù)α的選取及實現(xiàn)結(jié)果如表1所示。
4.2 Matlab仿真效果圖
(1)利用KPCA對訓(xùn)練樣本圖像首次投影后得到的特征臉如圖2所示。
(2) 采用LDA再次降維并用KNN分類，最終得到的識別對比效果圖如3所示。
4.3 各種算法的對比
本文在ORL人臉庫下，應(yīng)用Matlab分別驗證了基本PCA、主元空間LDA、PCA+LDA、KPCA、KPCA+LDA以及KPCA+LDA+KNN等算法的識別率、投影向量個數(shù)、訓(xùn)練時間、測試時間等各項指標,具體結(jié)果如表2所示。
由表2可以看出，采用基于KPCA+LDA+KNN算法的人臉識別率和其他各項指標皆明顯高于其余五種方法，這主要是因為采用KPCA可以更好地分析圖像空間中的非線性關(guān)系，比起只采用線性PCA和線性LDA方法明顯減少了人臉高維空間中信息的丟失。同時利用基于主元空間LDA的方法，加之KNN最近鄰分類器的使用,有效地降低了投影向量個數(shù)，加快了計算速度。
本文提出的KPCA+LDA+KNN算法中,不但采用了非線性子空間降維方法，同時采用了基于主元空間LDA的方法，加之融入歐氏距離最近鄰分類器的方法，從而改善了人臉識別的效果。本文提出的算法不僅能夠使高度復(fù)雜和非線性的原始樣本線性化、簡單化， 而且能夠使樣本特征之間的冗余信息明顯降低，防止有用信息的丟失[9]。最后本文在ORL人臉庫下，應(yīng)用Matlab驗證了該算法的有效性，但是不同核函數(shù)的選取以及不同分類器的使用對提高該算法的識別性是否有效，有待于進一步的研究[10]。
參考文獻
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