马晓虎;谭燕琪 基于鉴别稀疏性保持嵌入的人脸识别。 (中文。英文摘要) Zbl 1313.68173号 《汽车学报》。罪。 40,第1期,73-82(2014). 摘要:受稀疏表示在人脸图像等高维数据的特征提取和降维方面的快速发展的启发,本文提出了一种改进的稀疏保持投影(SPP),即鉴别稀疏保持嵌入(DSPE)。通过求解最小二乘问题,更新SPP的稀疏权值,得到实际反映判别信息的判别稀疏权值。然后,通过最好地保持这种稀疏权重关系来评估原始高维数据的低维特征子空间。DSPE是一种线性监督学习方法,通过引入判别信息可以有效地处理高维数据。在四个流行的人脸数据库(ORL、Yale、Extended Yale B和CMU PIE)上验证了该方法的有效性,并获得了令人满意的结果。 MSC公司: 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词:人脸识别;稀疏表示;鉴别稀疏保持嵌入 软件:ORL面;CMU项目;耶鲁脸 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Ma}和\textit{Y.Tan},汽车学报。罪。40,第1号,73--82(2014;Zbl 1313.68173)