基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法.pdf

"基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法" 本文介绍了基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法，该算法旨在提取更真实的样本局部分布结构，并合理利用样本标签信息。该算法通过求解样本在总体下稀疏表示来自适应选择样本的近邻参数，以使样本间分布关系尽可能符合真实情况。在获取稀疏近邻结构的基础上，利用样本标签信息设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵，以使得在保留样本间近邻关系的同时提高样本标签信息带来的判别能力。 该算法可以有效保持同类样本间的稀疏近邻关系，并且破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。实验结果表明，该算法可以提高人脸识别率，具有更高的人脸识别率。 在人脸识别领域中，基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法具有以下几个优点： 1. 可以提取更真实的样本局部分布结构，提高人脸识别率。 2. 可以合理利用样本标签信息，提高判别能力。 3. 可以保持同类样本间的稀疏近邻关系，破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。 在人脸识别应用中，该算法可以广泛应用于身份识别、人脸追踪、表情识别等领域。 在算法实现方面，基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法可以使用 MATLAB 或 Python 等编程语言实现。需要读取人脸图像数据，并将其转换为向量形式。然后，使用局部Fisher准则判别投影算法计算样本的稀疏近邻结构，并设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵。使用这些矩阵来计算人脸识别率。 基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法是一种高效的人脸识别算法，能够提高人脸识别率，具有广泛的应用前景。 在人脸识别领域中，基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法可以与其他人脸识别算法进行比较，如基于 PCA 的人脸识别算法、基于 LDA 的人脸识别算法等。这些算法都具有其优缺点，但基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法具有更高的人脸识别率。 在实际应用中，基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法可以与其他技术结合，如机器学习、深度学习等，以提高人脸识别率和鲁棒性。 基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法是一种高效的人脸识别算法，具有广泛的应用前景。