面向人脸识别的最大间距准则优化研究

• 作者: 张仕霞 金聪
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 二维最大间距准则 特征提取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 128-134
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1701370

摘要

基于L1范数的二维最大间距准则算法直接求解十分复杂,即使采用贪心算法将原问题简化,求解方法的复杂度仍然很高,而且不能得到全局最优解.针对此问题提出了新的求解方法,将粒子群优化算法与基于L1范数的二维最大间距准则算法有效的结合,利用粒子群算法优化降维的投影矩阵,同时利用L1范数的二维最大间距准则构造粒子群的适应度函数,使算法能够得到全局最优解,提高人脸识别的精度.改进算法在ORL、Yale以及加噪数据集上的实验验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金聪		69	430	13.0	16.0
2	张仕霞		1	0	0.0	0.0