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应用于人脸识别的改进局部保持投影算法
引用本文:张悦,刘德山,王姗姗,闫德勤,楚永贺.应用于人脸识别的改进局部保持投影算法[J].计算机测量与控制,2019,27(10):176-177.
作者姓名:张悦  刘德山  王姗姗  闫德勤  楚永贺
作者单位:辽宁师范大学西山湖校区,,,,
基金项目:辽宁省自然科学基金项目 (20170540574)
摘    要:局部保持投影算法(locality preserving projections,LPP)作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用。在识别分类中,为了更好的利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法(reformation locality preserve projections ,RLPP)。将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。

关 键 词:局部保持投影  类别信息  人脸识别  降维
收稿时间:2019/3/11 0:00:00
修稿时间:2019/4/3 0:00:00

Improved Locality Preserving Projections for Face Recognition
Abstract:
Keywords:Locality Preserving Projections  Category information  Face recognition  Dimensionality reduction
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