分块NSA在人脸识别上的应用

基于非参数子空间分析(nonparametric subspace analysis,NSA)方法,提出了分块NSA方法并将应用于人脸识别上。分块NSA方法首先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵再利用NSA进行鉴别分析。这样做有以下2个优点:1)能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出;2)与NSA相比,由于使用子图像矩阵,分块NSA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,NSA是分块NSA的特殊情况。在ORL和XM2VTS人脸库上验证了该方法在识别性能上优于NSA和分块LDA方法。