[发明专利]一种基于LDA子空间学习的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于LDA子空间学习的人脸识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：

1)获取人脸图像，并对所述人脸图像进行转正、滤波、规定化分辩率等预处理；

2)计算1)中所述人脸图像的梯度多尺度局部相位量化GMLPQ特征集；

3)应用Adaboost选择器筛选2)中所述梯度多尺度局部相位量化GMLPQ特征集中具有鉴别能力的特征组成候选特征子集；

4)应用LDA子空间分析器对3)中所述候选特征子集进行分析，得到一个低维特征向量作为人脸特征模板；

5)将4)中所述人脸特征模板与预建人脸特征模板库进行匹配，获取识别人身份信息。

2.根据权利要求1所述一种基于LDA子空间学习的人脸识别方法，其特征在于：步骤4)中所述LDA子空间分析器基于改进的目标函数训练而成，所述改进的目标函数如下：

J=wTSww-λwTSbw]]>

+η(Σi=1CΣj=i+1Cdij2-C(C-1)d‾2)]]>

λ，η：权重系数

3.根据权利要求2所述一种基于LDA子空间学习的人脸识别方法，其特征在于：所述改进的目标函数基于梯度下降法或梯度共轭法进行优化求解。