基于局部特征的二维白化重构

白化是一种能够去除数据各属性间相关性的数据预处理方法。最近提出的二维白化重构方法（Two-dimensional whitening reconstruction， TWR）是一种针对单张图片的白化方法，阐述了TWR方法等价于基于图像列的ZCA白化，即TWR具有去除图像列内相关性的作用；但是图像局部块内的相关性往往远大于列内，因此本文从去除图像局部块内相关性的角度出发，提出了两种TWR的改进方法：基于重组的TWR（Reshaped-based TWR， RTWR）方法和基于块的TWR（Patch-based TWR， PTWR）方法。RTWR首先将图像进行重新组合使得每个列向量对应着原始图像的子块，然后将TWR预处理作用在重组后的图像上；而PTWR方法则将TWR直接作用在图像的每个子块上。在ORL、CMU PIE、AR三个人脸数据集上的实验结果表明，RTWR和PTWR预处理比TWR预处理更有利于后续分类性能的提高。