[发明专利]基于个人ICA基图像重构误差的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于个人ICA基图像重构误差的人脸识别方法，包括将人脸图 像进行灰度和方差的归一化预处理、基于ICA特征子空间的人脸特征提取及 图像重构，以及基于支撑向量机SVM的人脸分类识别等过程，基于个人ICA 基图像重构误差的人脸识别方法主要步骤如下：

(1)对人脸数据库中人脸图像进行图像平滑和对比度校正等图像增强以 及图像灰度及方差的归一化处理，之后随机取数据库中部分图像构成训练集 人脸图像；

(2)读取训练集人脸图像并保存成二维灰度矩阵的形式，然后将二维灰 度矩阵按行或列堆叠成一维向量并进行白化处理，然后以个人进行分类存储 成V_{j，j＝1，2，...，m}，其中m为人脸数据库中的人脸类别数；

(3)以个人的训练集人脸图像矩阵V_j作为产生矩阵，求取其对应的ICA 基图像，并构成其人脸特征子空间W_j

(4)重复步骤2-3，提取出每个人的人脸特征子空间W_j，j＝1，2，...，m；

(5)将训练集人脸图像X_i以公式H_ij＝(X_i-μ_j)×W_j，μ_j为平均脸，向W_j进 行映射，提取其特征向量H_ij，i＝1，2，...，N，j＝1，2，...，m，其中N为训练集人脸图像数；

(6)将特征向量H_ij以公式X_ij＝W_j×H_ij+μ_j，μ_j为平均脸，向W_j进行反向 映射，得到重构图像X_ij，i＝1，2，..，N，j＝1，2，...，m，其中N为训练集人脸图像数；

(7)将重构图像X_ij减去训练集人脸图像X_i的二范数后，除以训练集人脸 图像Xi的二范数计算出重构误差ε_ij；

(8)重复(5)(6)(7)，提取出每一张训练集人脸图像的重构误差 ε_ij，i＝1，2，...，N，j＝1，2，...，m；

(9)将所有训练集人脸图像的重构误差进行归一化；

(10)将归一化后的训练集人脸图像重构误差向量用于训练SVM；

(11)同样的，重复步骤5-9，提取待识别人脸图像的重构误差；

(12)将归一化后的待识别图像重构误差向量以SVM进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的基于个人ICA基图像重构误差的人脸识别方法， 其特征在于提出了一种以图像重构误差作为识别特征向量的人脸识别新方法， 该方法将测试人脸图像向个人ICA特征子空间进行投影并重构，以重构图像误 差作为识别特征实现人脸识别，同时，基于SVM在分类识别方面的优势，引入 了SVM对该识别特征向量进行分类识别。