基于核稀疏表示的多流形判别分析
【摘要】 针对单样本人脸识别中非线性可分性的问题，提出了一种基于核稀疏表示的多流形判别分析(KSRMMDA)算法。首先，对数据图像进行分块，构建多流形模型;其次，运用核稀疏表示方法刻画各流形数据点之间的关系，学习流形内部图和流形间图;再次，在每个流形空间中分别寻找最佳的投影来保持流形内部图的特征，同时抑制流形外部图的特征;最后，通过计算测试样本流形到训练样本流形的距离进行分类识别。在extendedYaleB和CMUPIE数据集上的实验研究表明，与其他同类算法相比，所提算法对光照、遮挡变化具有更强的鲁棒性。
