【摘 要】
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为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入（DSNPE）算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法（DSLPP）。首先利用样本集中各类样本的平
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,西安电子科技大学计算机学院,西安石油大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503082,61472297)
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为解决鉴别稀疏邻域保持嵌入（DSNPE）算法中类间离散度构造复杂的问题,提出了一个新的维数约简算法即鉴别稀疏局部保持投影的人脸识别算法（DSLPP）。首先利用样本集中各类样本的平均向量构造字典,通过保持各类样本平均向量的稀疏重构关系,提出一个新的无参数类间离散度;再通过同时最大化类间离散度和同时最小化类内紧凑度的准则来寻找最优投影方向;最后采用最近邻分类器进行人脸分类识别。由于所采用的类间离散度最大限度地扩大了不同类别中样本之间的差异,因此DSLPP算法具有更强的类间判别力,其识别率得到了明显提高;此外,
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