【摘 要】
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针对传统的视频人脸识别方法不能很好地学习局部模型特定协方差的问题,提出了一种基于异方差概率线性判别分析的外观流形建模算法.借助于高斯分布集合,对训练集中所有的人脸
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针对传统的视频人脸识别方法不能很好地学习局部模型特定协方差的问题,提出了一种基于异方差概率线性判别分析的外观流形建模算法.借助于高斯分布集合,对训练集中所有的人脸分别进行外观流形建模,然后对从视频中采集到的人脸进行聚类,并使用异方差PLDA模型学习聚类结果;再通过点到模型距离对测试人脸的每一帧到训练集的所有聚类进行融合匹配和分类.在两大通用视频人脸数据库Honda、FRGC v2及笔者搜集的人脸库上的识别率可接近100％,实验结果表明,相比其他几种视频人脸识别算法,该算法明显提高了识别率,并且大大降低了计算复杂度.
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