【摘 要】
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为了解决判别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中时间复杂度偏高的问题,构造了一种新类间离散度.用各类样本的平均向量组成过完备字典去重构表达每一类的平均向量,然后通过最大间
【机 构】
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华中科技大学光学与电子信息学院; 武汉工程大学电气信息学院;
【基金项目】
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湖北省重大关键技术研发项目(2015ACA063);中央高校基本科研业务费资助项目(2014TS041);深圳市技术创新计划资助项目(CYZZ20140829104843693)
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为了解决判别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中时间复杂度偏高的问题,构造了一种新类间离散度.用各类样本的平均向量组成过完备字典去重构表达每一类的平均向量,然后通过最大间距准则(MMC)构造新的目标函数,更好地展现人脸样本数据库类间的差异,增强了类间判别力和鲁棒性,简化了字典和字典表达,降低算法复杂度.实验结果表明:改进后的算法在保持识别率优势的前提下,极大地减少了识别时间.
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