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非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,稀疏保持投影降维效果不理想。鉴于此,提出一种基于全局约束的监督稀疏保持投影(SSPP-GC)算法。通过引入监督超完备字典和类内紧凑度约束,增强同类非近邻样本的重构关系;并且,在低维投影时增加全局约束因子,使得投影矩阵既考虑了样本的局部稀疏关系,也考虑了全局分布特性,进一步消除异类伪近邻样本的低维映射影响。在AR库、Extended Yale B库、LFW库和PubFig库上进行实验仿真,大量实验结果验证了本文算法的有效性。  相似文献   
2.
非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,将其直接作为字典原子用于稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC),识别效果不理想.针对该问题,本文提出一种基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding based on histogram of rotated principal orientation gradients,DSGE-HRPOG)算法,用于构建类内紧凑、类间分离的低维判别特征字典,提高稀疏表示分类准确性.首先,采用旋转主方向梯度直方图(histogram of rotated principal orientation gradients,HRPOG)特征算子提取非约束人脸图像的多尺度多方向梯度特征,有效去除外界干扰和像素间冗余信息,构建稳定、鉴别的HRPOG特征字典;其次,引入判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding,DSGE)算法,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算特征字典的最佳低维投影矩阵,进一步增强低维特征字典的判别性、紧致性;最后,提出投影矩阵和稀疏重构关系交替迭代优化算法,将维数约简过程伴随在稀疏图构建过程中,使分类效果更理想.在AR,Extended Yale B,LFW和Pub Fig这4个数据库上进行大量实验,验证了本文算法在实验环境数据库和真实环境数据库上的有效性.  相似文献   
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