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基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别
基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别
摘要
人脸识别作为一种重要的生物识别技术，在多个领域有着广泛的应用。然而，由于姿态变化、光照变化、表情变化等因素的影响，人脸识别仍面临着许多挑战。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别方法。首先，利用加权KPCA进行人脸图像的降维和特征提取，通过引入权重矩阵对每个特征进行自适应的调整，并达到了更好的表达效果。然后，将加权KPCA得到的特征输入到多个极限学习机分类器中，并采用投票法对分类器的结果进行融合。实验结果表明，所提出的方法在人脸识别任务中具有较好的性能，能够克服光照变化和表情变化等因素的影响。
关键词：人脸识别，加权KPCA，极限学习机，特征提取，融合
1.引言
人脸识别是一种广泛应用于安全认证、图像检索、视频监控等领域的生物识别技术。它通过对人脸图像进行分析和特征提取，然后将提取到的特征用于识别和验证的任务。然而，由于人脸图像在采集过程中受到光照、姿态、表情等因素的影响，导致人脸识别仍面临许多挑战。
为了克服这些挑战，学术界和工业界提出了许多人脸识别方法。其中，特征提取是人脸识别中一个至关重要的环节。传统的特征提取方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等都有一定的局限性。PCA在提取人脸特征时对光照变化不敏感，但对表情变化和姿态变化较为敏感；而LDA在处理样本不平衡和多模态问题上存在一定的困难。
为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别方法。首先，我们利用加权KPCA进行人脸图像的降维和特征提取。加权KPCA通过引入权重矩阵对每个特征进行自适应的调整，更好地表达了人脸的特征。然后，将加权KPCA得到的特征输入到多个极限学习机分类器中，并采用投票法对分类器的结果进行融合。融合后的结果具有更高的准确性和鲁棒性。
2.方法
2.1加权KPCA
KPCA是一种非线性的降维和特征提取方法，它通过将原始的高维数据映射到一个低维的特征空间中，从而提取出数据的主要特征。然而，传统的KPCA方法没有考虑特征之间的权重关系，使得一些重要的特征被忽略，影响了特征的表达能力。
为了克服这个问题，我们提出了加权KPCA方法。加权KPCA通过引入权重矩阵对每个特征进行自适应的调整，从而更好地表达特征。权重矩阵根据特征的重要性来设定，可以根据具体的问题和数据集来确定。加权KPCA的计算过程如下：
Step1：计算样本的协方差矩阵C。
Step2：对C进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
Step3：根据特征值的大小选择最大的m个特征向量，然后将原始数据投影到这些特征向量构成的子空间上。
2.2极限学习机
极限学习机是一种快速的单层前馈神经网络，它通过随机初始化隐层权重和偏置，然后通过正规化的最小二乘法来训练输出层权重。相比于传统的神经网络，极限学习机有着更快的训练速度和更好的泛化能力。
我们将加权KPCA得到的特征输入到多个极限学习机分类器中，并采用投票法对分类器的结果进行融合。多个分类器之间可以通过调整权重和超参数来获得更好的性能。
3.实验结果
为了评估所提出的方法在人脸识别任务中的性能，我们在公开的人脸数据库上进行了实验。实验结果显示，所提出的方法在不同光照和表情下都表现出较好的鲁棒性和准确性。与传统的PCA和KPCA方法相比，所提出的方法在分类准确率上有所提升。
4.结论
本文提出了一种基于加权KPCA和融合极限学习机的人脸识别方法。实验结果表明，所提出的方法在人脸识别任务中具有较好的性能，能够克服光照变化和表情变化等因素的影响。未来的研究可以进一步优化方法的参数和结构，并应用到更广泛的人脸识别场景中。