[发明专利]基于局部关联保持的人脸图像降维方法有效
| 申请号： | 201210248646.2 | 申请日： | 2012-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN102737237A | 公开（公告）日： | 2012-10-17 |
| 发明（设计）人： | 张化祥;张悦童;曹林林 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部关联保持的人脸图像降维方法，首先用多维向量表示人脸图像，依据两向量差向量的范数得到每个向量的k个近邻，并按照径向基函数计算每个向量的k个近邻的归一化的权重。计算每个向量与其k个近邻加权之和的差向量，通过每个差向量的转置与其本身相乘得到矩阵，将所有向量对应的矩阵相加，得到局部关联保持矩阵。通过计算局部关联保持矩阵的特征值及特征向量，并选择部分大的特征值对应的特征向量作为基向量组成投影矩阵，实现降维。降维后的人脸图像很好地保持了数据局部关联，有利于图像识别，通过本发明方法提取特征后的分类效果优于PCA及LPP；降低了计算复杂性，揭示了新方法与PCA及LPP间的关系。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 关联 保持 图像 方法 | ||
【主权项】：
一种基于局部关联保持的人脸图像降维方法，其特征是，首先用多维向量表示人脸图像，依据两向量差向量的范数得到每个向量的k个近邻，并按照径向基函数计算每个向量的k个近邻的归一化的权重；计算每个向量与其k个近邻加权之和的差向量，通过每个差向量的转置与其本身相乘得到矩阵，将所有向量对应的矩阵相加，得到局部关联保持矩阵；通过计算局部关联保持矩阵的特征值及特征向量，并选择部分大的特征值对应的特征向量作为基向量组成投影矩阵，实现降维；人脸图像通过投影矩阵影射到低维空间，在低维空间实现人脸图像识别。
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