44、子空间方法与子流形方法在人脸识别中的比较研究

子空间方法与子流形方法在人脸识别中的比较研究

1. 实验背景与数据处理

在人脸识别领域，为了评估不同算法的性能，进行了一系列实验。实验使用了不同的数据库，其中FERET人脸数据库是一个重要的基准。该数据库于1993年8月至1996年7月分15个阶段收集，包含1564组图像，共计14126张图像，涉及1199个个体和365组重复图像。

在实验中，从FERET数据库中随机选取150个受试者，每个受试者有10张不同的灰度图像。对所有图像进行如下处理：
1. 根据FERET数据中手动标注的眼睛位置进行裁剪和校正。
2. 将面部区域裁剪成最终用于匹配的图像，裁剪后图像大小为46×56像素，每个像素有256个灰度级，可编码为2576维的向量表示。
3. 最后将这些向量归一化为零均值和单位方差的向量。

为了模拟现实场景，通常每个个体只有1、2或3张人脸图像可用。因此，随机选取每个个体的两张图像（共300张图像）作为训练集，其余数据库作为测试集。为了得到更准确的结果，还将实验重复10次，取每个算法的最佳识别率的平均值。

2. 不同算法在FERET数据库上的实验结果

以下是不同类型算法在FERET数据库上的实验结果：
- 无监督算法
| 算法 | 最高分类准确率(%) | 最大维度(缩减后) |
| — | — | — |
| Eigenfaces | 28.92±3.52 | 98(63) |
| MDS | 26.08±3.17 | 148(126) |
| Diffusion Maps | 26.42±3.05 | 148