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基于核邻域保持投影的人脸识别.pdf

NO.8 第8期 电 子 学 报 V01.34 2006年8月 ACTAELECTRONICASDnCA Aug.2006 基于核邻域保持投影的人脸识别 庞彦伟,俞能海,沈道义,刘政凯 (中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027) 摘 要: 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.,k(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. 关键词: 人脸识别;子空间学习;核方法;降维 中图分类号:TP391.41文献标识码: A Kernel forFace PreservingProjectionsRecognition Neighborhood PANG Yan-wei,YU Dao—yi,LIUZheng—kai Neng—hal,SHEN and (DepartmentofEElS,UniversityofScienceTechnologyofChina,Hefei,Anhui230027,China) Anefficientnonlinear Abstract: method,kernel subspacelearning neighborhoodpreserving main isto theclassicallocallinear alinear idea PP),isdeveloped.The approximate embedding(LLE)byintroducing ina kerneltrick.The transformationmatrixandthenfmdthesolution dimensional actual veryhigh spaceby computation AR ofthe isreducedtoastandard ratherthanthe on face one.Experiments subspace eignenvalueproblem generalized databasedemonstratetheeffectivenessofthe method. proposed face reduction Keywords: recognition;subspacelearn

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