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1、第35卷第2期儀器儀表學報V01．35No．22014年2月ChineseJournalofScientificInstrumentFeb．2014基于稀疏保持判別嵌入的人臉識別水王國強，李龍星，郭曉波(1．洛陽理工學院計算機與信息工程系洛陽471023；2．大連理工大學機械工程學院CAD&網(wǎng)絡研究所大連116024；3．安陽工學院計算機科學與信息工程學院安陽455000)摘要：最近，人們對高維數(shù)據(jù)(例如人臉圖像)潛在的稀疏表征結(jié)構有很大興趣。提出一種稱為稀疏保持判別嵌入(SPDE)新降維算法，該算法在稀疏保持投影(SPP)的目標函數(shù)中增加
2、了改進的最大間距準則(MMMC)。SPDE保留了SPP的保持稀疏結(jié)構特性，利用了MMMC的全局判別結(jié)構。SPDE合并了稀疏準則和Fisher準則，具有更強的判別力，尤其訓練集小的時候，更適合于人臉識別任務。SPDE能夠自然地避免小樣本問題并且計算是有效的。在3個公共人臉數(shù)據(jù)庫(ORL、Yale以及FERET)上的實驗結(jié)果表明SPDE對人臉識別是有效的和可行的。關鍵詞：降維；稀疏保持投影；改進的最大間距準則；人臉識別中圖分類號：TP391．41文獻標識碼：A國家標準學科分類代碼：510．40Sparsitypreservingdiscrimi
3、nantembeddingforfacerecognitionWangGuoqiang，LiLongxing，GuoXiaobo(J．DepartmentofComputerandInformationEngineering，LuoyangInstituteofScienceandTechnology，Luoyang471003，China；2．InstituteofCAD&NetworkTechnology，SchoolofMechanicalEngineering，DalianUniversityofTechnology，Dalian1
4、16024，China；3．SchoolofComputerScienceandInformationEngineering．AnyangInstituteofTechnology，Anyang455000，China)Abstract：Recently，thereislotsofinterestinthepotentialsparserepresentationstructureofhigh-dimensionalitydata，suchasfaceimages．Inthispaper，anoveldimensionalityreduct
5、ionalgorithm，calledsparsitypreservingdiscriminantembedding(SPDE)，isproposedinwhichthemodifiedmaximummargincriterion(MMMC)isaddedintotheobjectivefunctionofsparsitypreservingprojection(SPP)．SPDEretainsthesparsitystructurepreservingcharacteristicofSPPandutilizestheglobaldiscr
6、iminativestructureobtainedfromMMMC．TheproposedSPDEalgorithmcombinesthespar-sitycriterionandFishercriterionandhasstrongerdiscriminatingpower；especiallywhenthesizeofthetrainingsetissmal1．mealgorithmismoresuitableforfacerecognitiontask．TheSPDEalgorithmcanavoidthesmallsamplesi
7、zeproblemnaturallyandthecomputationisefficient．Theexperimentresultsonthreepubliclyavailablefacedatabases(ORL．YaleandFERET)showthattheSPDEalgorithmiSeffectiveandfeasibleforfacerecognition．Keywords：dimensionalityreduction；sparsitypreservingprojection(SPP)；modifiedmaximummarg
8、incriterion(MMMC)；facerecognition問題廣泛使用的方法是降維，降維的目標就是把高維人1引言臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有意義的低維表征。主成分分析(principa
