【摘 要】
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非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,因稀疏保留投影(Sparse Preserving Projection,SPP)算法没有考虑到样本的局部结构使其降维效果不理想,针对该问题,本文提出了加权判别
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京工程学院信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703201);江苏省自然科学基金(BK20170765);南京工程学院创新基金(CKJB201602);南京工程学院高层次引进人才科研启动基金资助(YKJ201862)
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非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,因稀疏保留投影(Sparse Preserving Projection,SPP)算法没有考虑到样本的局部结构使其降维效果不理想,针对该问题,本文提出了加权判别稀疏保留投影(Weighted Discriminant Sparse Preserving Projection,WDSPP)算法。首先,引入样本类别标签和类内紧凑项,用以增强待测样本和同类样本之间的重构关系;其次,非控环境下样本质量参差不齐,考虑以样本距离权值约束稀疏重构系数,降低同类奇异样本的影响,进一步提
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