【摘 要】
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针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(No.1606RJZA002);甘肃省自然青年基金(No.1606RJYA225);甘肃省科技支撑计划(No.1604GKCA009);甘肃省基础研究创新群体计划(No.1606RJIA327)
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针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题,以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题,提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征,并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息,以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的;采用一种最大信息量协方差选择的方法,来对协方差矩阵进行估算,以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表
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