【摘 要】
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人脸识别技术有着广泛的应用前景,因此受到了研究者们的关注。人脸识别由于其样本维数较高,因此需要对样本进行降维处理,才能取得较好的识别效果。降维也说是特征提取,对于人脸识别就是提取出有利于分类的低维特征,这样才能取得良好的分类结果。对此已经有很多算法,其中,基于图嵌入的特征提取算法能够提取样本中的内在的流形结构信息,现已广泛应用于图像分类、模式识别等多种领域中。但此类算法对近邻点的个数选择较为敏感,
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人脸识别技术有着广泛的应用前景,因此受到了研究者们的关注。人脸识别由于其样本维数较高,因此需要对样本进行降维处理,才能取得较好的识别效果。降维也说是特征提取,对于人脸识别就是提取出有利于分类的低维特征,这样才能取得良好的分类结果。对此已经有很多算法,其中,基于图嵌入的特征提取算法能够提取样本中的内在的流形结构信息,现已广泛应用于图像分类、模式识别等多种领域中。但此类算法对近邻点的个数选择较为敏感,对图像的遮挡及噪声也比较敏感。故此,本文对基于图嵌入的人脸识别算法进行了深入研究,主要研究工作包括两个部分:（1）针对图嵌入算法不能自动确定样本近邻,且对噪声较敏感,提出了一种自适应中值近邻及差异保持算法。算法根据样本的类别、中值类内距离和中值类间距离,定义了自适应近邻及差异权值计算方法。样本的权值计算采用样本的余弦距离来计算,对于样本的近邻确定,可根据中值类内距离和中值类间距离的关系自动确定,无需人工配置,同时为了进一步增强算法的性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化处理。改进算法不但提高了识别率,同时也具有一定抗噪性。（2）为了使算法同时具备特征子空间学习与特征选择的能力,从而进一步提高算法的识别性能与抗噪性,以边界判别分析为理论基础,提出了一种基于L2,1范数正则项的无参边界判别分析算法。基于L2,1范数正则项的无参边界判别分析算法采用样本的余弦距离作为权值,由于同类样本的数目较少,所以将同类样本均当近邻来处理;异类近邻则可自适应确定,依据两样本的余弦距离与两类均值的余弦距离来判定,故此算法无需参数的设置。同时在目标函数加入了L2,1范数正则项,通过该正则项的约束可使得投影矩阵行稀疏,保证了所求得的特征矩阵具有特征选择和子空间学习的功能,故此算法具有很好的抗噪性与识别性能。图[17]表[15]参[65]
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