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一種應(yīng)用于人臉識別的非線性降維方法

     
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局部線性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)作為一種新的非線性維數(shù)約減算法,在高維數(shù)據(jù)可視化方面獲得了成功的應(yīng)用.然而LLE算法獲取的特征從分類角度而言并非最優(yōu),而且LLE算法難以獲取新樣本點的低維投影.為解決這兩個缺陷,提出了將非線性的LLE算法和線性判別分析算法(linear discriminant analysis,LDA)相結(jié)合的一種新的非線性降維方法,通過ORL、Havard和CMU PIE三個人臉庫的實驗,結(jié)果表明,該方法能夠大幅度提高識別率,對光照、姿態(tài)及表情變化具有一定的魯棒性.

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