基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别

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针对传统谱算法在人脸识别中的局限,提出一种基于多个再生核希尔伯特空间的多角度人脸识别算法.首先,利用landmark标记法对图像进行预处理,得到训练图像的角度;其次,通过人脸数据的多次核化迭代,使其在构建的再生核希尔伯特空间中呈线性,针对不同类型的人脸数据,建立多个再生核希尔伯特空间;最后,通过对比训练图像,判断待检测人脸图像的再生核希尔伯特空间归属,实现多角度人脸识别.选取FERET和CMU—PIE两类数据集进行对比实验,实验结果表明:所提出的算法不仅在平均识别率上高于传统算法5%,平均识别效率也较传统
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