学习原型超平面融合SILD的户外人脸识别

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非限制环境下光照、姿势、表情等变化已成为户外人脸识别的主要瓶颈所在。针对这一问题,提出了一种学习原型超平面融合线性判别边信息的算法进行人脸识别。利用支持向量机将弱标记数据集中的每个样本表示成一个原型超平面中层特征;使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher线性判别准则最大化未标记数据集的判别能力,并使用迭代优化算法求解目标函数;利用线性判别边信息进行特征提取、余弦相似性度量以完成最终的人脸识别。在Extended YaleB和户外标记人脸(LFW)和通用人脸数据集上进行实
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