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本文提出了一种基于子模式的加权邻域极大边界准则的人脸识别算法。该方法首先在训练过程中对人脸图像进行子块划分,采用邻接点的类信息自适应地计算每块的权重以提高人脸在姿态、表情以及光照等变化下的鲁棒性。其次,对每块图像采用加权邻域极大边界准则进行特征提取,该准则充分利用了数据的类信息,选择数据的邻域点最优重构系数用在目标函数中,保留了数据的局部几何结构,从而在低维空间中提取出更好的分类特征。最后在识别过程中,融合待识别图像在各子块中与训练图像的相似度进行识别。实验结果表明,本文算法能够有效地提取局部特征,