一种有监督的LPP算法及其在人脸识别中的应用

被引:31
作者
张志伟
杨帆
夏克文
杨瑞霞
机构
[1] 河北工业大学信息工程学院
关键词
人脸识别; 子空间; 局部保持投影; 线性判别分析;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了提高局部保持投影算法(Locality Preserving Projections,LPP)对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,该文对传统的LPP算法进行改进,提出了一种有监督的LPP(SLPP)方法。首先对LPP子空间进行判别分析,然后选择主要反应类内差异的基向量来构造子空间,最后在子空间上进行识别。通过Havard人脸库和Umist人脸库上的实验,结果表明该方法能够对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性和较高的识别率,比传统的LPP方法和其它子空间分析法识别率提高了10%以上。
引用
收藏
页码:539 / 541
页数:3
相关论文
共 2 条
[1]   Local structure based supervised feature extraction [J].
Zhao, Haitao ;
Sun, Shaoyuan ;
Jing, Zhongliang ;
Yang, Jingyu .
PATTERN RECOGNITION, 2006, 39 (08) :1546-1550
[2]   EIGENFACES FOR RECOGNITION [J].
TURK, M ;
PENTLAND, A .
JOURNAL OF COGNITIVE NEUROSCIENCE, 1991, 3 (01) :71-86