基于有监督降维的人脸识别方法

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局部降维方法中存在仅考虑图像的相似信息,不能较好地保持图像的差异信息和像素间的空间结构等问题。为此,提出一种新的有监督降维方法,通过构建局部邻域相似图和局部差异图来刻画图像的局部结构。考虑到像素的空间结构,引入二维离散拉普拉斯图的光滑正则化来约束变换矩阵的平滑性。在Yale和ORL人脸数据库上进行实验验证,结果表明,该降维方法既能保持图像之间的局部结构信息,又能较好地保持图像间的差异信息及像素间的空间结构,并针对人脸图像可以有效提取出具有区分能力的低维特征,具有较高的识别精度。
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