在ar人脸库上使用鉴别公共向量方法（discriminant common vector）方法实现人脸图像鉴别分析...

资 源 简 介

在ar人脸库上使用鉴别公共向量方法（discriminant common vector）方法实现人脸图像鉴别分析...

详 情 说 明

鉴别公共向量(Discriminant Common Vector)方法在人脸识别领域中是一种有效的特征提取技术，特别适合处理具有高维小样本特点的人脸数据。该方法通过寻找类内和类间差异的最优投影方向，能够有效提升人脸图像的鉴别能力。

在AR人脸库上的应用主要包含以下几个关键步骤：首先需要对原始人脸图像进行预处理，包括灰度归一化、人脸对齐和尺寸标准化等操作。接着构建样本矩阵，计算类内散布矩阵和类间散布矩阵，通过求解广义特征值问题来获得鉴别公共向量空间。然后将人脸图像投影到这个低维子空间中，获得最具判别力的特征表示。最后使用最近邻分类器或其他分类算法在特征空间中进行识别。

该方法的核心优势在于能够处理光照、表情等变化因素，同时克服了传统线性判别分析在小样本情况下矩阵奇异的问题。在AR人脸库这种包含多种变化条件的标准数据集上，鉴别公共向量方法通常能展现出优越的识别性能。实验环节可以通过调整特征维度、比较不同分类器等手段来验证方法的有效性。