作者：赵松 潘可 张培仁lledlle判别姿态无关人脸识别
摘要：经典LLE（Locally Linear Embedding）通过流形学习，能够得到嵌入在高维空间的低维流形．但是它与Isomap、Laplacian Eigenmaps一样，学习过程中没有用到先验知识．本文改进了LLE方法，充分利用先验类别信息，能够找到从高维空间到低维空间更为合理的映射．最终使用一种线性近似的方法学习这种映射的显示表达．通过这种映射，可以比较好地解决人脸识别中的姿态问题．在FERET数据库上．当姿态变化从-60度到＋60度，该方法达到了较高的识别率．
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