使用 Laplacianface 的面部特征提取

资 源 简 介

使用 Laplacianface 的面部特征提取

详 情 说 明

Laplacianface作为基于局部保持投影（LPP）的面部特征提取方法，通过保留数据流形的局部结构信息来解决高维图像数据的降维问题。与传统线性降维方法不同，LPP通过构建邻接图捕捉样本间的局部几何关系，特别适合处理人脸图像这种具有明显局部特征的数据。其核心思想是找到最优投影方向，使得投影后的低维空间中，原始样本的局部邻居关系得以保持。

该方法首先构建样本的邻接图，根据欧氏距离或热核权重确定样本间的连接关系。然后计算图的拉普拉斯矩阵，通过求解广义特征值问题获得投影矩阵。相比PCA等全局方法，Laplacianface能更好地保留人脸图像的局部细节特征，如眼睛、嘴巴等关键部位的相对位置信息，这对后续的识别任务至关重要。

在实际应用中，该方法需要解决小样本问题、光照变化等问题。通过结合高斯核函数或正则化技术可提升算法鲁棒性。GUI界面的实现通常包含特征值可视化、投影向量展示和重构效果对比等功能模块，帮助研究者直观理解不同参数对特征提取效果的影响。