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大间隔原则的双边2DPCA在人脸识别中的应用

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二维主成分分析(2DPCA)是直接处理二维图像的一种投影技术,在数据降维、人脸识另领域得到了广泛的应用.双边2DPCA(B2DPCA)通过左右分别乘以某个投影矩阵解决了2DPCA只能处理行空间的不足,然而在处理人脸识别等分类问题时,B2DPCA不能保证所求出的特征矩阵最适合分类.针对这个问题,利用大间隔原则,提出了大间隔原则下的双边2DPCA模型(LBPCA),整个模型可以看作是具有一个隐藏层的浅层网络的特征学习,从而,求解的过程可以看作是反向微调.通过交替迭代优化此问题,在ORL人脸识别数据库上进行了实验.实验结果证明该模型能够显著提高识别的正确率,且稳定性也比较高.

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来源
《第九届全国信号和智能信息处理与应用学术会议》|2015年|342-345|共4页
会议地点北京
作者
YOU Shan; 游山; JIAO Zhenyu; 焦振宇; XU Chao; 许超;
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作者单位

中国高科技产业化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 大间隔原则; 双边二维主成分分析模型; 正确率;

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