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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于稀疏雙向二維主成分分析的人臉識別方法

      基于稀疏雙向二維主成分分析的人臉識別方法

      2021-05-24 | pdf | 2.81 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　雙向二維主成分分析（（2D）2PCA）易受異常值影響，魯棒性差，且所提取的特征向量是非稀疏的。針對上述不足，提出基于L1范數的稀疏雙向二維主成分分析方法（2D）2 PCA-LI S。在（2D）2PCA目標函數中加入L1范數約東，以提高算法的抗干擾能力，同時引入彈性網約束，通過Laso與 Ridge懲罰函數實現稀疏性。在 Feret和Yale數據庫中進行基于最近鄰的人臉分類、人臉重構和基于粒子群優化SVM參數的人臉識別實驗，結果表明，相較于2DPCA、（2D）PCA、（2D）2PCA-L1等主成分分析方法，該方法能準確提取人臉主要信息，人臉識別和人臉重構效果較好。

      優化 支持向量機 人臉識別
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