基于混合核函数的快速KPCA人脸识别算法

为提高人脸识别的速率和识别率,文中提出一种基于混合核函数的快速核主成分分析算法用于进行人脸识别,首先构造两种混合核函数,利用均值矢量的方法构建核矩阵,并利用文中提出的核主成分分析算法计算核矩阵的特征向量。分别在ORL和AR人脸数据库中做了相关实验,并且与传统的核主成分分析方法在识别率和算法运行时间上进行了比较,结果表明,文中所提核主成分分析方法具有较高的识别率和更短的运行时间,从而为实时地具有大数据的人脸识别系统提供技术支持。     

基于双向主成分分析和压缩感知的人脸识别算法

提出了一种双向主成分分析(BD-PCA)与基于光滑l₀范数(SL0)相结合的人脸识别算法(BP-SL0)。首先利用BD-PCA对所有的训练图像降维,然后将降维后的人脸图像按列拉伸成一个向量,并将其组成字典矩阵,同时对待测试图像进行相同处理,最终通过SL0算法求解优化问题。实验结果表明,该算法获得了较高的识别率和重建效果,且效果优于单独使用BD-PCA和SL0算法。