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KSLPP:新的人脸识别算法
引用本文:祝磊,朱善安. KSLPP:新的人脸识别算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2007, 41(7): 1066-1069
作者姓名:祝磊  朱善安
作者单位:浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027
摘    要:针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间,通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息,提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT&T人脸库以及Yale人脸库,对该方法进行了测试.结果表明,与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等方法相比,该方法具有较好的识别率.

关 键 词:保局投影  有监督学习  核技巧  人脸识别
文章编号:1008-973X(2007)07-1066-04
修稿时间:2006-02-06

KSLPP: new algorithm for face recognition
ZHU Lei,ZHU Shan-an. KSLPP: new algorithm for face recognition[J]. Journal of Zhejiang University(Engineering Science), 2007, 41(7): 1066-1069
Authors:ZHU Lei  ZHU Shan-an
Affiliation:College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
Abstract:
Keywords:locality preserving projections(LPP)  supervised learning  kernel trick  face recognition
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