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基于稀疏保持判别嵌入的人脸识别 被引量：6
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作者 王国强 李龙星 郭晓波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期305-312,共8页
最近,人们对高维数据(例如人脸图像)潜在的稀疏表征结构有很大兴趣。提出一种称为稀疏保持判别嵌入(SPDE)新降维算法,该算法在稀疏保持投影(SPP)的目标函数中增加了改进的最大间距准则(MMMC)。SPDE保留了SPP的保持稀疏结构特性,利用了M... 最近,人们对高维数据(例如人脸图像)潜在的稀疏表征结构有很大兴趣。提出一种称为稀疏保持判别嵌入(SPDE)新降维算法,该算法在稀疏保持投影(SPP)的目标函数中增加了改进的最大间距准则(MMMC)。SPDE保留了SPP的保持稀疏结构特性,利用了MMMC的全局判别结构。SPDE合并了稀疏准则和Fisher准则,具有更强的判别力,尤其训练集小的时候,更适合于人脸识别任务。SPDE能够自然地避免小样本问题并且计算是有效的。在3个公共人脸数据库(ORL、Yale以及FERET)上的实验结果表明SPDE对人脸识别是有效的和可行的。 展开更多
关键词 降维 稀疏保持投影 改进的最大间距准则 人脸识别
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