董昌剑，陈秀宏，陈达遥

(江南大学数字媒体学院,江苏 无锡 214122)

有监督正交局部保留投影及其在人脸识别中的应用*

董昌剑，陈秀宏，陈达遥

(江南大学数字媒体学院,江苏 无锡 214122)

针对局部保留投影算法(LPP)的无监督和非正交问题，提出了一种有监督的正交局部保留投影算法SOLPP。该算法同时考虑了样本的类别信息以及投影向量间的相互正交性，首先利用样本的类标签信息重新定义了类内和类间相似度矩阵，同时最大化类间离散度与类内离散度之比，有效地保持了样本的局部结构；其次对投影基向量进行正交化，在保持数据空间结构的同时进一步提高了人脸识别效果。在ORL和FERET人脸库上的实验表明，该方法的识别率要优于SLPP等算法。

人脸识别；图像降维；有监督；正交化；局部保留投影

1 引言

图像降维是人脸识别中重要的预处理步骤之一，其目的是在保留人脸的主要信息的同时将高维的特征空间嵌入到一个维数相对较低的空间。根据是否使用标签信息，降维方法可分为有监督的和无监督的，其对应的两个最常用的降维方法分别是主成分分析法PCA(Principal Component Analysis)[1]和线性判别分析法LDA(Linear Discriminant Analysis)[2]。

近年来基于流形技术的降维方法吸引许多人研究，并基于不同的准则和目的提出了多种流形降维算法。He Xiao-fei等[3,4]提出了一种局部保留投影LPP(Locality Preserving Projection)的线性降维算法，并已被证实在许多应用中可以得到比PCA和LDA更好的效果。LPP的本质是一种无监督的降维方法，其主要思想是通过变换，使原始空间中相互离得近的点对在降维后的低维空间中也保持较近，从而保留原始数据的局部结构。……