CN107480623A - 基于协作表示的近邻保持人脸识别方法 - Google Patents

基于协作表示的近邻保持人脸识别方法 Download PDF

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Abstract

一种基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，实现步骤：1、划分数据库样本集；2、组成样本矩阵；3、计算初始投影矩阵；4、计算初始降维后的训练样本矩阵；5、计算初始降维后训练样本的权值矩阵；6、构建近邻保持图；7、计算近邻保持图的拉普拉斯矩阵；8、计算初始降维后训练样本的迹差矩阵；9、计算二次投影矩阵；10、计算二次降维后的训练样本矩阵；11、对测试样本进行降维及分类。本发明在样本有标签的情况下，利用样本的协作表示关系构造类内近邻保持图和类间近邻保持图，保持了样本的局部信息和全局信息，再利用近邻保持投影，有效地实现了对人脸特征的降维，同时，本发明对人脸图像识别具有很好的实时性。

Description

基于协作表示的近邻保持人脸识别方法
技术领域
发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及模式识别技术领域中的一种基于协作表示的近邻保持人脸识别方法。本发明可用于视频监控环境下的人脸识别。
技术背景
人脸识别是数据降维的一个重要应用领域，它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它由计算机分析人脸图像，从图像中提取有效信息并自动鉴别，人脸识别技术广泛应用于安全系统及人机交互等方面，已成为计算机视觉和模式识别领域中重要的研究课题之一。通常而言人脸图像都是以高维数据存储的，需要将训练数据集投影到低维空间进行降维。
基于人脸特征的方法需要对人脸进行特征降维，常用的特征降维技术包括：线性判别分析(LDA)，局部保持投影(LPP)，近邻保持投影(NPE)，边缘费舍尔分析(MFA)等，由上述方法提取出来的特征可以用包括最近邻和最近子空间在内的简单分类器进行识别。这些方法存在的不足是，基于特征的方法在图像存在噪声时，提取的特征受到噪声的影响很大，从而导致该方法在图像含有噪声时因鲁棒性不强降低了人脸识别精度。基于协作表示的分类方法CRC是一种新提出的分类方法，但是该方法是一种不降维的分类方法。近年来，李伟等人提出了基于协作表示的判别分析方法(CGDA)，但是该方法仅考虑了同一类样本之间的协作表示关系，忽略了不同类样本之间的协作表示关系，因此该方法的分类识别效果不理想。
苏州大学在其申请的专利文献“一种监督邻域保持嵌入人脸识别方法和系统及人脸识别器”(公开号CN103793704A，申请号201410087724.4)中公开一种监督邻域保持嵌入人脸识别方法。该方法首先对训练样本集进行初始降维，并采用类别散度矩阵对一次降维训练样本集中的每个训练点的类别信息进行标记，接着进行二次降维，最后提取与所述二次降维测试样本距离最近的二次降维训练样本，并把所述二次降维训练样本的类别标签赋予所述二次降维测试样本。该方法存在的不足之处是：在对样本进行线性重构时，忽略了样本之间的全局信息，使得分类效果不理想。
乔立山等人在其发表的论文“Sparsity preserving projections withapplicationsto face recognition.”(Pattern Recognition，43(1),331-341 2010)中提出一种基于稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先将训练样本矩阵和测试样本矩阵进行初始降维，并对其进行归一化处理；然后，用训练样本矩阵对测试样本矩阵进行稀疏表示；最后，求得各类别重构样本与原测试样本的残差，带入类别判定公式得到识别结果。该方法存在的不足之处是，由于该方法是一种无监督的稀疏表示方法，该采用了迭代求解方法在求解权值矩阵，降低了人脸识别的准确率和实时性。
发明内容
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于协作表示的近邻保持人脸识别方法。本发明在样本有标签的情况下，利用样本的协作表示关系构造类内近邻保持图和类间近邻保持图，保持了样本的局部信息和全局信息，再利用近邻保持投影，有效地实现了对人脸特征的降维，为后续的人脸识别提供更有效的判别信息，同时，本发明对于人脸图像识别具有很好的实时性。
本发明实现的具体步骤如下：
(1)划分数据库样本集：
从人脸图像集中依次提取所有已知标签样本组成含有C类样本的训练集，将人脸图像集中所有的未知标签样本组成测试集；
(2)获取样本矩阵：
(2a)按列取出训练集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历训练集图像，将得到的所有列向量组成训练样本矩阵；
(2b)按列取出测试集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历测试集图像，将得到的所有列向量组成测试样本矩阵；
(3)计算初始投影矩阵：
采用主成分分析方法PCA，对训练样本集的协方差矩阵进行奇异值分解，保留奇异值分解得到的99％特征值能量，将保留特征值所对应的特征向量组成初始投影矩阵；
(4)按下式，计算初始降维后的训练样本矩阵：
其中，X表示初始降维后的训练样本矩阵，WP表示初始投影矩阵，T表示转置操作，表示训练样本矩阵；
(5)计算初始降维后训练样本的权值矩阵：
(5a)采用类内协作表示法，计算初始降维后训练样本的类内权值矩阵；
(5b)采用类间协作表示法，计算初始降维后训练样本的类间权值矩阵；
(6)构建近邻保持图：
(6a)将初始降维后的每个训练样本与其同类的样本连接后，构成类内近邻保持图；
(6b)将初始降维后的每个训练样本与其不同类样本连接后，构成类间近邻保持图；
(7)计算近邻保持图的拉普拉斯矩阵：
(7a)利用类内近邻保持公式，计算组成类内近邻保持图的拉普拉斯矩阵；
(7b)利用类间近邻保持公式，计算组成类间近邻保持图的拉普拉斯矩阵；
(8)利用迹差矩阵公式，计算初始降维后训练样本的迹差矩阵；
(9)利用广义特征值分解方法，计算二次投影矩阵；
(10)按照下式，计算二次降维后的训练样本矩阵：
Y＝PTX
其中，Y表示二次降维后的训练样本矩阵，P表示二次投影矩阵；
(11)对测试样本进行识别分类：
对测试样本进行初始降维和二次降维后，采用最近邻分类器，提取距离其最近的二次降维后训练样本的标签，将标签赋予测试样本，输出人脸图像测试样本的类别。
与现有技术相比本发明有以下优点：
第一，由于本发明采用了协作表示方法构造权值矩阵，克服了现有技术因迭代求解权值矩阵而导致效率低下的问题，使得本发明在人脸识别上具有很好的实时性。
第二，由于本发明构建了类内近邻保持图和类间近邻保持图，通过得到近邻保持图的拉普拉斯矩阵，保持了样本的全局信息和局部信息，克服了现有技术因缺乏样本的全局信息而无法充分利用样本的判别信息的不足，使得本发明提高了人脸的识别率。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的描述。
参照图1，对本发明做进一步的详细描述。
步骤1，划分数据库样本集。
从人脸图像集中依次提取所有已知标签样本组成含有C类样本的训练集，将人脸图像集中所有的未知标签样本组成测试集。
步骤2，获取样本矩阵。
按列取出训练集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历训练集图像，将得到的所有列向量组成训练样本矩阵。
按列取出测试集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历测试集图像，将得到的所有列向量组成测试样本矩阵。
步骤3，计算初始投影矩阵。
采用主成分分析方法PCA，对训练样本集的协方差矩阵进行奇异值分解，保留奇异值分解得到的99％特征值能量，将保留特征值所对应的特征向量组成初始投影矩阵。
步骤4，按下式，计算初始降维后的训练样本矩阵。
其中，X表示初始降维后的训练样本矩阵，WP表示初始投影矩阵，T表示转置操作，表示训练样本矩阵。
步骤5，计算初始降维后训练样本的权值矩阵。
采用类内协作表示法，计算初始降维后训练样本的类内权值矩阵。
所述的类内协作表示法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算初始降维后训练样本中所有样本的类内重构向量：
其中，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本的类内重构向量，Xi表示初始降维后训练样本的第i类中除第j个样本外的其余样本，λ表示拉格朗日乘子，I表示单位矩阵，(·)-1表示取逆操作，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本；
第二步，在初始降维后训练样本中的类内重构向量的第j个位置插入0，得到初始降维后训练样本的类内协作表示向量；
第三步，将初始降维后每个训练样本的类内协作表示向量，组合成初始降维后所有训练样本的类内权值矩阵。
采用类间协作表示法，计算初始降维后训练样本的类间权值矩阵。
所述的采用类间协作表示法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算初始降维后训练样本中每个样本的类间重构向量：
其中，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本的类间重构向量，Xi表示初始降维后训练样本中除第i类样本外的其余样本；
第二步，在初始降维后训练样本的类间重构向量的第(i-1)*N+1个位置上插入N个0，得到初始降维后训练样本的类间协作表示向量，其中N表示每类样本个数；
第三步，将初始降维后每个训练样本的类间协作表示向量，组合成初始降维后所有训练样本的类间权值矩阵。
步骤6，构建近邻保持图。
将初始降维后的每个训练样本与其同类的样本连接后，构成类内近邻保持图。
将初始降维后的每个训练样本与其不同类样本连接后，构成类间近邻保持图。
步骤7，计算近邻保持图的拉普拉斯矩阵。
利用类内近邻保持公式，计算组成类内近邻保持图的拉普拉斯矩阵。
所述的类内近邻保持公式如下：
Ms＝(I-Ws)T(I-Ws)
其中，Ms表示组成类内近邻保持图的拉普拉斯矩阵，Ws表示初始降维后训练样本的类内权值矩阵。
利用类间近邻保持公式，计算组成类间近邻保持图的拉普拉斯矩阵。
所述的类间近邻保持公式如下：
Mb＝(I-Wb)T(I-Wb)
其中，Mb表示组成类间近邻保持图的拉普拉斯矩阵，Wb表示初始降维后训练样本的类间权值矩阵。
步骤8，用迹差矩阵公式，计算初始降维后训练样本的迹差矩阵。
所述的迹差矩阵公式如下：
M＝Mb-γMs
其中，M表示初始降维后训练样本的迹差矩阵，γ表示在[10,20]区间，随机设置的平衡类间近邻保持图与类内近邻保持图的调节参数。
步骤9，利用广义特征值分解方法，计算二次投影矩阵。
所述的广义特征值分解方法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算广义特征值分解得到的特征值和特征向量：
XMXTp＝ΛXXTp
其中，p表示迹差矩阵的特征向量，Λ表示迹差矩阵的特征值；
第二步，将求解得到的特征值按绝对值从大到小的顺序排列，将排列后的前r个特征值对应的特征向量顺序排列，得到二次投影矩阵，其中r表示二次投影后的特征维数。
步骤10，按照下式，计算二次降维后的训练样本矩阵。
Y＝PTX
其中，Y表示二次降维后的训练样本矩阵，P表示二次投影矩阵。
步骤11，对测试样本进行识别分类。
对测试样本进行初始降维和二次降维后，采用最近邻分类器，提取距离其最近的二次降维后训练样本的标签，将标签赋予测试样本，输出人脸图像测试样本的类别。
下面结合仿真实验对本发明的效果做进一步说明。
1.仿真实验条件：
本发明的仿真实验是在Hp Compaq 6280Pro MT PC，4G内存的计算机上进行的，应用MATLAB R2014a软件进行实现。
测试对象为ORL数据库、UMIST数据库和BANCA数据库。
ORL数据库是由Olivetti实验室创建的，该数据库总共含有400幅图像，每个人有十幅共40个人的面部图像。这些图像包括了面部表情，光照条件以及睁眼或者闭眼，每张人脸图像大小为32×32维。
UMIST数据库由曼彻斯特大学创建，拍摄了20个人的不同表情的变化，总共564张图像，每张人脸图像大小为56×46维。
BANCA数据库是由欧洲BANCA项目创建的，拍摄了208个人不同时间、不同状态、不同质量、不同光照、不同表情的标准人脸图像。从中随机选择52个人的人脸图像，其中包含不同年龄、不同性别的对象。每人10幅图组成一个520幅图的数据集，每张人脸图像大小为56×46维。
2.仿真实验内容：
仿真实验1：
采用本发明和现有技术的基于协作表示的判别分析方法CGDA、边缘费舍尔分析方法MFA、稀疏保持投影方法SPP、近邻保持投影NPE以及基于协作表示的分类方法CRC，分别对ORL数据库，UMIST数据库以及BANCA数据库进行仿真，求取人脸识别的平均识别率。
在ORL数据库中，随机选取每一类的4个样本、5个样本、6个样本形成有标记的训练样本集，其余样本作为测试样本集。在UMIST数据库中，随机选取每一类的4个样本、5个样本、6个样本形成有标记的训练样本集，其余样本作为测试样本集。在BANCA数据库中，随机选取每一类的4个样本、5个样本、6个样本形成有标记的训练样本集，其余样本作为测试样本集。
本发明的仿真实验1在对ORL人脸数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库进行识别的过程中，参数设置如下：
拉格朗日乘子λ＝0.1，平衡类间近邻保持图与类内近邻保持图的调节参数γ＝15。
将本发明的仿真实验结果取10次平均，各方法在每个数据库上的平均识别率结果如表1所示。
从表1可见，在ORL、UMIST、BANCA人脸数据库上随机选择4个训练样本、5个训练样本、6个训练样本时，本发明的平均识别率都要高于现有方法的识别率。同时，随着训练样本数量增多，分类准确率会明显提高。由此可见本发明的识别效果是六种方法中最好的。特别的，本发明的识别效果优于基于协作表示的分类方法CRC，CRC是一种不降维的分类方法，而本发明采用协作表示方法，同时将样本映射到低维空间，有效的保持了样本的全局信息和局部信息，由此可见，基于协作的降维分类方法要优于基于协作的不降维的分类方法。
表1.各方法在ORL、UMIST、BANCA人脸数据库上的平均识别率(％)
CRC NPE SPP MFA CGDA 本发明
4ORL 79.00 88.17 85.71 91.21 89.25 93.92
5ORL 81.30 91.90 89.15 94.10 92.45 96.45
6ORL 84.50 94.50 91.00 96.06 96.00 97.56
4UMSIT 73.01 77.89 74.09 84.90 78.39 87.54
5UMSIT 80.59 86.36 80.80 90.78 86.55 92.20
6UMSIT 84.50 94.50 91.00 96.06 96.00 97.56
4BANCA 46.03 66.63 54.04 73.01 67.37 77.08
5BANCA 45.92 72.54 57.65 77.62 73.73 82.08
6BANCA 47.74 78.13 60.72 80.67 79.47 85.94
仿真实验2：
采用本发明和现有技术的基于协作表示的判别分析方法CGDA、边缘费舍尔分析方法MFA、稀疏保持投影方法SPP、近邻保持投影NPE以及基于协作表示的分类方法CRC，分别对ORL人脸数据库，UMIST人脸数据库以及BANCA人脸数据库进行仿真，求取人脸分类准确率与所降维数的关系。
分别在ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库中，随机选取每一类的4个样本形成有标记的训练样本集，其余样本作为测试样本集。
本发明的仿真实验2在对ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库的样本进行识别过程中，参数选择如下：
拉格朗日乘子λ＝0.1，平衡类间近邻保持图与类内近邻保持图的调节参数γ＝15。
将本发明的仿真实验2的结果取10次平均，得到了人脸分类准确率随维数变化的分类曲线图如图2所示。其中，图2(a)表示在ORL数据库上的人脸分类准确率随维数变化的曲线结果图，图2(b)表示在UMIST数据库上的人脸分类准确率随维数变化的直方图结果图，图2(c)表示在BANCA数据库上的人脸分类准确率随维数变化的曲线结果图。
在图2(a)中的横坐标表示维数，纵坐标表示分类准确率。图2(a)中以“·”标示的曲线表示采用CRC方法获得的识别率随维数变化曲线，以“△”标示的曲线表示采用NPE方法获得的识别率随维数变化曲线，以“▽”标示的曲线表示采用SPP方法获得的识别率随维数变化曲线，以“☆”标示的曲线表示采用MFA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“+”标示的曲线表示采用CGDA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“o”标示的曲线表示采用本发明获得的识别率随维数变化曲线。
在图2(b)中的横坐标表示维数，纵坐标表示分类准确率。图2(b)中以“·”标示的曲线表示采用CRC方法获得的识别率随维数变化曲线，以“△”标示的曲线表示采用NPE方法获得的识别率随维数变化曲线，以“▽”标示的曲线表示采用SPP方法获得的识别率随维数变化曲线，以“☆”标示的曲线表示采用MFA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“+”标示的曲线表示采用CGDA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“o”标示的曲线表示采用本发明获得的识别率随维数变化曲线。
在图2(c)中的横坐标表示维数，纵坐标表示分类准确率。图2(c)中以“·”标示的曲线表示采用CRC方法获得的识别率随维数变化曲线，以“△”标示的曲线表示采用NPE方法获得的识别率随维数变化曲线，以“▽”标示的曲线表示采用SPP方法获得的识别率随维数变化曲线，以“☆”标示的曲线表示采用MFA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“+”标示的曲线表示采用CGDA方法获得的识别率随维数变化曲线，以“o”标示的曲线表示采用本发明获得的识别率随维数变化曲线。
从图2(a)、图2(b)和图2(c)中可以得到如下结论：本发明的分类准确率在降维后也要优于其他五种方法。
仿真实验3：
采用本发明和现有技术的基于协作表示的判别分析方法CGDA、边缘费舍尔分析方法MFA、稀疏保持投影方法SPP、近邻保持投影NPE以及基于协作表示的分类方法CRC，对UMIST人脸数据库进行仿真，求取一张人脸图像进行单次降维所需要的训练时间。
分别在ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库中，随机选取每一类的4个样本形成有标记的训练样本集，其余样本作为测试样本集。
本发明的仿真实验在ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库的样本进行识别过程中，参数选择如下：
拉格朗日乘子λ＝0.1，平衡类间近邻保持图与类内近邻保持图的调节参数γ＝15。
将本发明的仿真实验结果取10次平均，在ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库上选取4个训练样本进行单次降维所需的训练时间如表3所示。
表3.各方法在ORL数据库、UMIST数据库以及BANCA数据库上进行单
次降维所需的训练时间(单位：秒)
CRC NPE SPP MFA CGDA 本发明
ORL 0.193 0.576 6.496 0.409 0.749 0.825
UMIST 0.243 0.417 1.901 0.450 0.521 0.479
BANCA 0.261 0.343 12.482 0.399 1.451 1.412
从表3中可以看出，本发明的训练时间与现有的CRC、NPE、MFA以及CGDA这四种方法的训练时间相近，却明显优于采用迭代求解权值矩阵的SPP方法，说明本发明在人脸识别上能达到较好的实时性。

Claims (7)

1.一种基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，包括如下步骤：
(1)划分数据库样本集：
从人脸图像集中依次提取所有已知标签样本组成含有C类样本的训练集，将人脸图像集中所有的未知标签样本组成测试集；
(2)获取样本矩阵：
(2a)按列取出训练集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历训练集图像，将得到的所有列向量组成训练样本矩阵；
(2b)按列取出测试集中的单幅人脸图像像素点的灰度特征值，排列成一个列向量，遍历测试集图像，将得到的所有列向量组成测试样本矩阵；
(3)计算初始投影矩阵：
采用主成分分析方法PCA，对训练样本集的协方差矩阵进行奇异值分解，保留奇异值分解得到的99％特征值能量，将保留特征值所对应的特征向量组成初始投影矩阵；
(4)按照下式，计算初始降维后的训练样本矩阵：
<mrow> <mi>X</mi> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>P</mi> <mi>T</mi> </msubsup> <mover> <mi>X</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow>
其中，X表示初始降维后的训练样本矩阵，WP表示初始投影矩阵，T表示转置操作，表示训练样本矩阵；
(5)计算初始降维后训练样本的权值矩阵：
(5a)采用类内协作表示法，计算初始降维后训练样本的类内权值矩阵；
(5b)采用类间协作表示法，计算初始降维后训练样本的类间权值矩阵；
(6)构建近邻保持图：
(6a)将初始降维后的每个训练样本与其同类的样本连接后，构成类内近邻保持图；
(6b)将初始降维后的每个训练样本与其不同类样本连接后，构成类间近邻保持图；
(7)计算近邻保持图的拉普拉斯矩阵：
(7a)利用类内近邻保持公式，计算组成类内近邻保持图的拉普拉斯矩阵；
(7b)利用类间近邻保持公式，计算组成类间近邻保持图的拉普拉斯矩阵；
(8)利用迹差矩阵公式，计算初始降维后训练样本的迹差矩阵；
(9)利用广义特征值分解方法，计算二次投影矩阵；
(10)按照下式，计算二次降维后的训练样本矩阵：
Y＝PTX
其中，Y表示二次降维后的训练样本矩阵，P表示二次投影矩阵；
(11)对测试样本进行识别分类：
对测试样本进行初始降维和二次降维后，采用最近邻分类器，提取距离其最近的二次降维后训练样本的标签，将标签赋予测试样本，输出人脸图像测试样本的类别。
2.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(5a)中所述的类内协作表示法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算初始降维后训练样本中所有样本的类内重构向量：
<mrow> <msubsup> <mover> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>X</mi> <mi>i</mi> <mi>T</mi> </msubsup> <msub> <mi>X</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>&amp;lambda;</mi> <mi>I</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <msubsup> <mi>X</mi> <mi>i</mi> <mi>T</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>j</mi> <mi>i</mi> </msubsup> </mrow>
其中，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本的类内重构向量，Xi表示初始降维后训练样本的第i类中除第j个样本外的其余样本，λ表示拉格朗日乘子，I表示单位矩阵，(·)-1表示取逆操作，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本；
第二步，在初始降维后训练样本中的类内重构向量的第j个位置插入0，得到初始降维后训练样本的类内协作表示向量；
第三步，将初始降维后每个训练样本的类内协作表示向量，组合成初始降维后所有训练样本的类内权值矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(5b)中所述类间协作表示法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算初始降维后训练样本中每个样本的类间重构向量：
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其中，表示初始降维后训练样本中第i类的第j个样本的类间重构向量，Xi表示初始降维后训练样本中除第i类样本外的其余样本；
第二步，在初始降维后训练样本的类间重构向量的第(i-1)*N+1个位置上插入N个0，得到初始降维后训练样本的类间协作表示向量，其中N表示每类训练样本的个数；
第三步，将初始降维后每个训练样本的类间协作表示向量，组合成初始降维后所有训练样本的类间权值矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(7a)中所述的类内近邻保持公式如下：
Ms＝(I-Ws)T(I-Ws)
其中，Ms表示组成类内近邻保持图的拉普拉斯矩阵，Ws表示初始降维后训练样本的类内权值矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(7b)中所述的类间近邻保持公式如下：
Mb＝(I-Wb)T(I-Wb)
其中，Mb表示组成类间近邻保持图的拉普拉斯矩阵，Wb表示初始降维后训练样本的类间权值矩阵。
6.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(8)中所述的迹差矩阵公式如下：
M＝Mb-γMs
其中，M表示初始降维后训练样本的迹差矩阵，γ表示在[10,20]区间，随机设置的平衡类间近邻保持图与类内近邻保持图的调节参数。
7.根据权利要求1所述的基于协作表示的近邻保持人脸识别方法，其特征在于：步骤(9)中所述的广义特征值分解方法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算广义特征值分解得到的特征值和特征向量：
XMXTp＝ΛXXTp
其中，p表示分解得到的特征向量，Λ表示分解得到的特征值；
第二步，将求解得到的特征值按绝对值从大到小的顺序排列，将排列后的前r个特征值对应的特征向量顺序排列，得到二次投影矩阵，其中r表示二次投影后的特征维数。
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