作者：林克正 程卫月 刘帅稀疏保留投影算法类间差异稀疏重构类间散度
摘要：针对稀疏保留投影（SPP）算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影（GWSLPP）算法.该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类.该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验.实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影（LPP）、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25 s,识别率能达到95％以上,实验数据验证了算法的有效性.
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