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河南大学
硕士学位论文
一种有监督双向特征融合的人脸识别算法
姓名:丛庆
申请学位级别:硕士
专业:应用数学
指导教师:沈夏炯
2011-06
摘要
人脸识别因其直接、友好、非侵犯性等特点成为当前生物特征识的焦点。但是人脸
图像维数很高,并且需要较大的空间进行信息存储,因此人脸特征提取就显得非常重要。
特征提取就是抽取人脸图像本身具有最大鉴别能力的特征,利用提取到的鉴别特征进行
识别。本文对特征提取算法中的典型 LPP 算法及其改进算法进行了研究。LPP 算法是
一种无监督的针对 1 维向量的特征提取方法,转化过程中会出现“小样本”和维数过高
的问题。SLPP 算法和 2DLPP 算法是 LPP 的改进算法,SLPP 算法解决了 LPP 算法的无
监督问题,2DLPP 算法可以针对 2 维人脸图像直接处理,避免了图像转化过程中的问
题。但是 SLPP 算法中 k 近邻图构造时存在类内和类间两个 k 值难以确定的问题,2DLPP
算法存在不能完整保留人脸整体特征的问题。针对两种算法的上述问题分别进行了改
进,并把改进后的两种算法相结合提出一种有监督双向特征融合人脸识别算法,在标准
人脸库进行了实验,通过实验对比表明本文提出的算法与其他人脸识别算法相比具有更
高人脸识别率和鲁棒性。
本文对 LPP 及其改进算法进行了研究,主要贡献概括为以下三个方面:
第一,在 SLPP 算法的基础上针对其构造 k 近邻图时存在类内和类间两个 k 值难以
确定问题进行了改进,对类间 k 近邻图构造时 k 的取值进行了修改,解决了类内和类间
k 进邻图构造时 k 值的确定问题,并把改进后算法与原有 SLPP 算法进行了实验对比,
进而证明了 SLPP 算法修改的合理性。
第二,在传统单向 2DLPP 算法的基础上提出了双向特征融合算法— 2DDLPP 算法,
将同一原始人脸图像映射到水平和垂直两个不同的特征空间中,得到互补的两类人脸图
像特征,并对两类人脸特征进行融合,很好的保留了人脸整体特征和判别信息,并对改
进后的 2DDLPP 算法进行了实验,验证了其改进的合理性。
第三,把有监督与 2 维双向图像特征提取相结合对 LPP 算法进行改进,提出一种
新的有监督双向特征融合人脸识别算法— 2DDESLPP 算法,解决了 LPP 算法的“小样
本问题”和无监督问题,通过实验对比证明该方法具有较高的识别率和鲁棒性。

I
关键词:人脸识别,特征提取,特征融合,局部保留
II
Abstract
Face identification is considered as the focus of biometric identification because of its characteristics
of being direct, friendly and non-invasive. However, the high dimensionality of face images, and the need
for more space for information storage lead to the importance of facial feature extraction. Feature
extraction refers to the extraction of the most distinctive face images which are used for identification. This
paper is a research on the typical LPP algorithm of feature extraction algorithm and its improved version.
LPP is an unsupervised algorithm for 1-dimensional vector feature extraction, which may have the problem
of "small sample" and excessively high dimension in the process of. SLPP algorithm and 2DLPP algorithm
are two improved versions of LPP algorithm. SLPP algorithm solved the unsupervised problem of LPP
algorithm and 2DLPP algorithm for the di