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考虑局部邻域多流形度量的单训练样本人脸识别

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针对单训练样本中识别干扰因素较多的问题,为了增加人脸识别效果,在考虑局部邻域多流形度量的基础上,提出一种新的单训练样本人脸识别算法.首先预处理人脸图像信息,将影响因素降到最低;划分数据集,根据划分结果对分布在流形结构内数据点计算近邻点;构建多流形距离度量矩阵和误差度量矩阵;将人脸图像经过投影降维转换为低维流形结构,完成单训练样本人脸识别.实验结果验证了所设计算法识别效率较高和平均识别率较高,所用时间较少,具有很好的优势.
Single Training Sample Face Recognition Algorithm Considering Local Neighborhood Multi Manifold Metric

毛明扬

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广州华商学院数据科学学院 广州 511300

局部邻域多流形度量 人脸图像 数据集 近邻点 距离度量矩阵

国家自然科学基金青年基金广州华商学院校内导师制科研项目

614032192022HSDS07

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.030

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(7)
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