【摘 要】
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在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析（Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA）的特征提取方法。对每幅
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（No.ZD200915）
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在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析（Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA）的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式（Uniform LBP）算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别
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