基于改进的局部保持投影算法的人脸识别
局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法.在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间.将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别.在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果.实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性.
流形学习、局部保持投影、奇异值分解、人脸识别、模式识别
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
重庆大学"211工程"三期创新人才培养计划建设项目S-09110
2012-04-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
528-530,534