【摘 要】
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现实生活中,人脸识别系统通常必须面对单样本每人（SSPP）的问题,即在数据库中每个人只有1张训练样本。这种情况下,系统不能很好地学习训练样本的判别信息,因而许多流行的人脸识
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41071262）, 哈尔滨师范大学青年骨干基金项目（11XQXG23）
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现实生活中,人脸识别系统通常必须面对单样本每人（SSPP）的问题,即在数据库中每个人只有1张训练样本。这种情况下,系统不能很好地学习训练样本的判别信息,因而许多流行的人脸识别方法将不能很好地奏效。为了解决这个问题,自适应通用学习（AGL）方法利用一个通用判别模型来更好地区分各个单训练样本,同时,采用双线性表示算法来推测类间矩与类内矩;使得FLDA可以应用于单样本人脸识别。在ORL及FERET的实验表明,与其他几种常用的方法相比较,AGL在处理单样本人脸识别问题上取得了更好的结果。
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