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人脸图像是潜在高维空间的低维流形。流行的本质上表现为特征变化的连续性缓慢性,也表现在空间的相邻性。本文提出了一种基于自训练的大间隔近邻方法,通过自训练迭代,使类内样本尽可能紧凑,类间样本保持一定大距离,在邻域内标记无标记样本。实验证明,该方法在小样本情况下拥有相对较好的识别度。
基于自训练大间隔近邻的人脸识别
【摘 要】
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人脸图像是潜在高维空间的低维流形。流行的本质上表现为特征变化的连续性缓慢性,也表现在空间的相邻性。本文提出了一种基于自训练的大间隔近邻方法,通过自训练迭代,使类内样本尽可能紧凑,类间样本保持一定大距离,在邻域内标记无标记样本。实验证明,该方法在小样本情况下拥有相对较好的识别度。
【机 构】
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河北大学电子信息与工程学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2015年02期
【基金项目】
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河北省自然基金项目：半监督最大间隔学习及在生物特征识别中的应用（F2013201170）,2013-2015,河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2014008）：2014-2016.
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