基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法

于露

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基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法

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针对近邻保持嵌入算法NPE中构造近邻图所存在的缺陷,提出了基于多尺度稀疏近邻图的近邻保持嵌入算法.对于每个待识别的人脸图片,该方法都建立一个具有九个尺度的图像金字塔,并且计算金字塔中每个尺度的图片与其他图片金字塔对应尺度的稀疏近邻.利用稀疏表示算法抗遮挡的特性,通过计算样本多尺度近邻的方法克服了传统方法丢失人脸图片二维结构的缺点.结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,比传统的NPE算法具有更好的识别效果.

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来源
《沈阳工业大学学报》 |2019年第2期|206-210|共5页
作者
于露;
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作者单位

长春财经学院信息工程学院, 长春130122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
近邻图; 近邻样本; 降维算法; 近邻保持嵌入; 人脸识别; 稀疏表示; 图片金字塔; 多尺度图片;

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