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| 1 | 基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的人脸识别技术显示文摘本文针对人脸识别技术中的关键问题-特征提取,设计了一种新颖的人脸特征提取算法。结合稀疏表示和邻域保持嵌入算法,提出了一种鉴别稀疏邻域保持嵌入算法(DSNPE)。该算法可以基于稀疏表示创建近邻图,包括类内样本近邻图和类间样本近邻图,分别讨论了类内紧致性和类间稀疏性等问题。同时该鉴别稀疏邻域保持嵌入算法可以较好地利用样本类别信息,故该算法具有监督性。基于最大间距准则,建立了鉴别稀疏邻域保持嵌入算法的目标函数,并描述了该算法的基本流程。最后,在Yale、ORL和AR人脸数据库上进行了相关实验,并与SPP、NPE、LPP、MMC、LDA、PCA等算法比较,实验结果表明:基于鉴别稀疏邻域保持嵌入算法具有更好的人脸识别性能。 | 徐东方 | 2015 | 激光杂志2015，36，12： | 2 |
| 2 | 基于局部结构分解的人脸图像特征提取方法显示文摘人脸识别作为一种关键的生物特征识别技术,目前仍有很多问题需要解决,例如人脸图像特征提取。本文在局部结构图像分解(IDLS)的基础上提出了一种人脸特征提取方法。利用线性回归模型描述局部图像窗口中心宏像素和近邻宏像素之间的结构关系,并得到了局部结构信息。根据图像结构信息,将图像分解成一系列结构图像,并对每个结构图像进行均匀下采样和归一化处理,得到了一个高维的特征向量。最后通过在NUST_RWFR人脸数据库上验证了基于IDLS的人脸图像特征提取方法的有效性,该方法具有较高的识别率,而且计算耗时问题可以通过压缩图像解决。 | 栗科峰 骆继明 | 2015 | 激光杂志2015，36，11： | 1 |
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