[发明专利]基于进化多特征提取的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于进化多特征提取的人脸识别方法，其步骤为：（1）初始样本的分类：将初始样本分为3个部分，分别为特征提取的训练样本、权值进化的训练样本和测试样本，各部分之间没有交集；（2）训练样本的特征提取：利用多种子空间方法对训练样本进行特征提取，例如采用PCA、LDA或LPP等方法；（3）多特征融合进化：将不同特征提取方法获得的特征进行融合，如Φ=ω1Φ1+ω2Φ2+......+ωnΦn的形式，其中ω是权重系数。然后利用遗传算法获取最优的权重系数，使得融合后的特征具有较之前更好的识别效果。本发明具有原理简单、方法独特、易于应用等优点。

主权项

一种基于进化多特征提取的人脸识别方法，其特征在于，步骤为：（1）初始样本分类：从所有的数据样本D中选择一部分作为训练样本，进一步将训练样本分为两部分：一部分D1包括M1个样本，用于特征提取；另一部分D2包括M2个样本，用于权值进化；（2）训练样本的特征提取：在同一部分样本D1中，利用多种不同的特征提取方法进行特征提取；在特征提取过程中，先将原始样本转变为向量，得出向量化的特征；再将多个特征向量拼接成特征矩阵，不同的特征提取方法获取相同维数的特征矩阵；（3）多特征融合进化：依据Φ=ω1Φ1+ω2Φ2+......+ωnΦn的形式，对不同方法获取的特征矩阵进行融合，得出一个与采用单一特征提取方法相同大小的特征矩阵，投影后得出的投影坐标与采用单一特征提取方法保持相同的维数；然后利用遗传算法对多特征进行进化，进化的目标函数为多特征在D2中的识别率，进化的目的是获取最优权重w。