论文研究-基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别.pdf

时间:2022-08-11 17:03:26
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文件名称:论文研究-基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别.pdf

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更新时间:2022-08-11 17:03:26

人脸识别,流形学习,局部线性嵌入,最小生成树,单链聚类,支持向量机

为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法。该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了一般局部线性嵌入算法固定邻域的不足,及其处理现实中大量非均匀源数据集失效问题的缺点。将改进后的算法结合支持向量机(SVM)分类器进行人脸识别,在ORL和YALE人脸数据库的平均识别率得到较高提升。仿真实验结果验证了该算法的有效性。


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