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虽然子模式局部保持映射算法(Sub-pattern Locality Preserving Projections,SpLPP)对外部因素如光照、表情等变化具有较好的鲁棒性,但是流形的LPP在人脸识别过程中常常碰到奇异值问题,所以提出了一种利用奇异值分解的SpLPP方法,以此解决奇异值问题。该算法的关键点是将样本数据映射到一个非奇异正交矩阵中,然后再根据SpLPP求出新样本空间的低维投影子空间。在标准人脸数据库(ORL、YALE)上进行验证,实验结果表明改进的子模式局部保持映射算法在人脸识别中的有效性。