通常得到的圖像空間維數都非常高,例如一幅10×10像素的人臉圖像,它的維數就是100維。如果把人臉圖像都看成是在這樣高維空間中的點,那么表示人臉圖像的點的分布可能是很不緊湊的,因而不利于分類,并且計算復雜度也非帶大。為了得到人臉圖像的較緊湊分布,等首先把主元分析的子空間思想引入到人臉識別中,并獲得了較大的成功。隨后子空間分析方法就引起了人們的廣泛注意,成為當前人臉識別的主流方法之一。
在指紋門禁機,指紋考勤機中同樣也是如此,指紋的圖像的維數也是比較高的,因此在指紋識別的過程中會指紋的圖像進行壓縮后傳。
子空間分析的思想就是根據一定的性能目標來尋找一個線性或非線性的空間變換,把原始信號數據壓縮到一個低維子空間,使數據在子空間中的分布更加緊湊,為數據的更好描述提供了手段,另外,計算的復雜度也得到了大大降低。子空間分析除了有線性及非線性空間變換之分外,根據不同的性能目標要求,得到的子空間也是不一樣的。
目前在人臉識別中得到成功應用的線性子空間分析方法有:主元分析( PCA)、線性分析(LDA)、獨立元分析(ICA)、非負矩陣因子(NMF)?;诤思记傻姆蔷€性子空間分析有:核主元分析(KPCA)和核Fisher分析(KFDA)。
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