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区分稀疏局部保留投影的人脸识别
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2021-03-13
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区分稀疏局部保留投影的人脸识别
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一种鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法
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为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法(DSLPP)。
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区分稀疏邻域保留嵌入的人脸识别
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稀疏子空间学习近来受到越来越多的关注。 但是，大多数稀疏子空间学习方法是无监督的，不适合分类任务。 本文提出了一种新的稀疏子空间学习算法，即判别式稀疏邻域保留嵌入（DSNPE），它是将判别信息添加到稀疏邻域保留嵌入中（SNPE）。 DSNPE不仅保留了SNPE的稀疏重构关系，而且还从以下两个方面充分利用了全局判别结构：（1）在DSNPE的目标函数中增加了最大余量准则（MMC）； （2）仅使用与当前
一种局部稀疏判别投影算法
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提取有效特征是模式识别中的关键步骤。流形学习算法能有效处理样本的非线性,而稀疏表示表现出具有较好的鲁棒性。为了提取具有判别特性和鲁棒的特征,本文结合稀疏表示和判别准则,提出了一种局部稀疏表示和判别分析的特征提取算法,即局部稀疏判别投影算法,并应用于人脸识别。算法通过保持数据间的局部稀疏性和最大化不同类圳数据间的可分性,使得降维后的数据具有稀疏性和可分性,因此有利于后续的分类。在ORL和YALE两个
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提出了用于处理多峰问题的本地Fisher判别分析（LFDA）。 它不仅结合了用于保存高维数据局部结构的局部保留投影（LPP）的思想，而且还结合了用于获得判别力的Fisher判别分析（FDA）的思想。 但是，LFDA还存在采样不足的问题以及许多降维方法。 同时，投影矩阵不稀疏。 在本文中，我们提出了用于人脸识别的双稀疏局部Fisher判别分析（DSLFDA）。 该方法首先构造了一个具有非负约束的稀疏
通过局部保留投影和稀疏编码实现人脸图像超分辨率
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利用稀疏表示的方法进行人脸识别，matlab代码。
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稀疏表示在人脸识别问题上取得了非常优秀的识别结果，但在单样本条件下，算法性能下降严重。为提高单样本条件下稀疏表示的应用能力，提出一种鲁棒稀疏表示单样本人脸识别算法（RSR）。通过使用每张人脸图像创建一组...
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摘要本文介绍了一种基于核局部保留投影（SCKLPP）方法的基于监督Curvelet监督的新识别方法。提出了局部性保留投影（LPP）来减少维数，这既不是监督性的，也不是监督性的。
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针对光照变化对人脸识别的效果带来严重影响，提出一种对人脸识别的光照变化具有鲁棒性的方法，即基于加权分块稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行离散余弦变换（DCT），通过去除DCT系数的低频部分来...
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这是将压缩感知应用到人脸识别的第一篇也是最经典的英文论文，我精心翻译了大部分，希望对大家有帮助。
稀疏投影在人脸识别中的应用研究.pdf
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