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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于稀疏雙向二維主成分分析的人臉識別方法

基于稀疏雙向二維主成分分析的人臉識別方法

2021-05-24 | pdf | 2.81 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  雙向二維主成分分析((2D)2PCA)易受異常值影響,魯棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。針對上述不足,提出基于L1范數的稀疏雙向二維主成分分析方法(2D)2 PCA-LI S。在(2D)2PCA目標函數中加入L1范數約東,以提高算法的抗干擾能力,同時引入彈性網約束,通過Laso與 Ridge懲罰函數實現稀疏性。在 Feret和Yale數據庫中進行基于最近鄰的人臉分類、人臉重構和基于粒子群優化SVM參數的人臉識別實驗,結果表明,相較于2DPCA、(2D)PCA、(2D)2PCA-L1等主成分分析方法,該方法能準確提取人臉主要信息,人臉識別和人臉重構效果較好。

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