使用核Fisher鉴别分析（KFDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验

资 源 简 介

使用核Fisher鉴别分析（KFDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验

详 情 说 明

核Fisher鉴别分析(KFDA)是一种结合核技巧与线性判别分析的非线性特征提取方法。在ORL人脸数据库上的实验展示了该方法处理小样本问题的优势。

ORL数据库包含40个受试者的人脸图像，每个受试者提供10张不同光照、表情和姿态的BMP格式照片。KFDA首先通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，然后在该空间执行Fisher判别分析，有效解决了人脸数据的非线性可分问题。

实验流程主要包括三个关键步骤：首先对图像进行预处理，包括归一化和去噪；然后选择合适的核函数(如高斯核)将数据映射到再生核希尔伯特空间；最后在高维空间计算类间散布矩阵和类内散布矩阵，求解最优投影方向。

与传统线性方法相比，KFDA通过核技巧能够捕捉人脸图像中更复杂的非线性结构特征。特别是在ORL这种小样本数据库上，KFDA能更好地处理因样本数量有限导致的维数灾难问题，展现出更高的识别率。该方法的关键在于核函数的选择和参数优化，直接影响特征提取效果。