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在二维主成分分析的基础上,考虑样本的流形分布特点,引入样本相似系数,重新定义了样本拉普拉斯散布矩阵,进而给出了基于拉普拉斯二维主成分分析的特征提取方法.在ORL,FERET人脸库上的试验证明了基于拉普拉斯二维主成分分析方法的有效性.
拉普拉斯二维主成分分析及其在人脸识别中的应用
【摘 要】
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在二维主成分分析的基础上,考虑样本的流形分布特点,引入样本相似系数,重新定义了样本拉普拉斯散布矩阵,进而给出了基于拉普拉斯二维主成分分析的特征提取方法.在ORL,FERET人脸库上的试验证明了基于拉普拉斯二维主成分分析方法的有效性.
【机 构】
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南京工程学院计算机工程学院,南京理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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南京工程学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年04期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK2009352）
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