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摘要:
局部保持映射-尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法,但是基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题.为此,论文提出采用奇异值分解(SVD)的LPP-SIFT算法(SVD_LPP_SIFT).首先用尺度不变特征变换对样本选择特征;然后再根据LPP算法求出新样本空间的低维投影子空间.在算法中,样本数据将被映射到一个非奇异正交矩阵中,以此解决了奇异值问题.在Yale、ORL上实验,实验结果验证SVD_LPP_SIFT算法在人脸识别中的有效性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 局部保持映射 尺度不变特征变换 奇异值分解 人脸识别
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 469-471,501
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3163字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任成娟 宝鸡文理学院学院计算机科学系 8 14 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部保持映射
尺度不变特征变换
奇异值分解
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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