【摘 要】
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提出一个面向人脸识别的基于图优化的线性判别分析降维算法。该算法首先定义同类性的关联邻接矩阵和异类性的互斥邻接矩阵;然后以两个邻接矩阵作为作用因子分别建立两种不同样本之间的权值矩阵;最后通过这两个度量权值矩阵的相关投影完成数据的降维。在Yale、YaleB和UMIST人脸库的实验验证了该算法的有效性。
【基金项目】
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全国教育科学“十一五”规划教育部重点课题（GJA104009）
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提出一个面向人脸识别的基于图优化的线性判别分析降维算法。该算法首先定义同类性的关联邻接矩阵和异类性的互斥邻接矩阵;然后以两个邻接矩阵作为作用因子分别建立两种不同样本之间的权值矩阵;最后通过这两个度量权值矩阵的相关投影完成数据的降维。在Yale、YaleB和UMIST人脸库的实验验证了该算法的有效性。
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