[发明专利]基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法，通过两个像素点得到其连通黎曼流形的唯一测地线，通过对数和指数映射将测地线投影到切向空间，从而获取更具辨别力的分类特征，能够较好地适应人脸的特殊曲面结构，可以准确地测量出人脸图像在表情、姿态和重度遮挡条件下两个像素点的真实距离，通过非线性映射将切向空间中的数据向量转换为较高维特征空间，引入核函数对稀疏特征空间进行建模，并在非线性稀疏空间中求解L1范数的优化问题实现人脸的准确分类，大大降低了复杂条件变化对识别性能的影响，使算法更具鲁棒性，解决了现有人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题。

主权项

1.一种基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法，其步骤是：1)、把人脸图像分成无数个像素点和无数条弧线，并在无数条弧线围成的区域内选择任意两个像素点，且其中一个作为参考点；/n2)、连通黎曼流形的两点之间的距离是连接两点的曲线长度的最小值，实现最小值的曲线即为测地线；/n3)、通过对数和指数映射将通过参考点的测地线变换成切向空间上的直线，保持与曲线相似的距离，通过主要测地分析，获得用于人脸识别的GMA分类特征；/n4)、使用非线性模型进行稀疏描述，通过非线性映射将切向空间中的数据向量转换为较高维特征空间；/n5)、使用内核技巧在GMA特征空间实现稀疏建模；/n主要测地分析是欧几里德空间主成分分析的泛化和扩展；设φ是从输入空间T