【摘 要】
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为了提高核最小均方误差(KMSE)方法的识别能力,提出一种增强KMSE方法(EKMSE).该方法重新定义KMSE目标函数,引入一个新的类别标签定义,并使该定义下的类别标签矩阵能够随核矩阵自
【机 构】
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南京信息工程大学江苏网络监控工程中心,南京信息工程大学计算机与软件学院,悉尼科技大学计算机与通信学院
【基金项目】
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The Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions(PAPD), the National Natural Science Foundation of China(No.61572258,61103141,51405241), the Natural Science Foundatio
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为了提高核最小均方误差(KMSE)方法的识别能力,提出一种增强KMSE方法(EKMSE).该方法重新定义KMSE目标函数,引入一个新的类别标签定义,并使该定义下的类别标签矩阵能够随核矩阵自适应调整.与通常的目标函数相比,它能够使不同类别之间的距离增大,进而提高识别率.同时该算法在参数搜索中采用了迭代技术,有效提高了算法的计算效率.在FERET和GT人脸库上进行了充分的实验,结果表明EKMSE算法可行有效.该算法不仅优于原MSE,KMSE以及KMSE改进算法,也优于目前脸识别中的基于稀疏算法的最新技术CRC
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