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增强Kernel学习优化最大边缘投影的人脸识别

作者:郑翔 鲜敏 马勇人脸识别最大边缘投影支持向量机增强核学习特征向量选择

摘要:针对传统的流形学习算法通常只考虑样本类内几何结构而忽略类间判别信息的问题,提出一种基于增强核学习的最大边缘投影(MMP)算法。首先使用基于增强核学习非线性扩展的MMP采集人脸图像的非线性结构;然后利用核变换技术加强原始输入核函数的判别能力,并且借助于特征向量选择算法改善算法的计算效率;最后,利用基于乘性规则训练的支持向量机完成人脸的识别。在Yale、ORL、PIE三大通用人脸数据库的组合数据集及AR上的实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比其他几种核学习算法,该算法取得了更好的识别效果。

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计算机应用与软件

《计算机应用与软件》(CN:31-1260/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机应用与软件》主要面向从事计算机应用和软件技术开发的科研人员、工程技术人员、各大专院校师生等。致力于创办以创新、准确、实用为特色,突出综述性、科学性、实用性,及时报道国内外计算机技术在科研、教学、应用方面的研究成果和发展动态的综合性技术期刊,为国内计算机同行提供学术交流的平台。

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