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基于核邻域保持投影的人脸识别

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提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.

著录项

来源
《电子学报》 |2006年第8期|1542-1544|共3页
作者
庞彦伟; 俞能海; 沈道义; 刘政凯;
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作者单位

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;

中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 子空间学习; 核方法; 降维;

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