[发明专利]一种基于分块线性重构鉴别分析的单样本人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于分块线性重构鉴别分析的单样本人脸识别方法。该方法首先将每幅人脸训练图像进行分块，然后将任一人脸图像块表示成k1个类内最近邻图像块的线性组合，同时将任一人脸图像块表示成k2个类间最近邻图像块的线性组合；利用最小二乘法分别求解类内表示系数与类间表示系数，并计算样本的类内重构散度与类间重构散度；通过最大化类间重构散度与类内重构散度的比值求解最佳投影矩阵，并利用投影矩阵提取训练样本集与待识别样本的特征；最后，构造待识别人脸图像类标的判别准则，判断待识别人脸图像的类标。本发明的方法能有效解决单样本人脸识别问题，可有效避免图像光照、人脸姿态、表情等变化对识别效果的影响，提高识别率。