【摘 要】
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为了解决人脸识别中的光照干扰问题,提出基于最近正交矩阵的二维鉴别投影方法.首先利用奇异值分解获取人脸图像矩阵的最近正交矩阵表示;然后利用获得的最近正交矩阵分别构建
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,华东师范大学计算机科学技术系,高维信息智能感知与系统教育部重点实验室（南京理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61370175,61603243);上海市自然科学基金(13ZR1455600);高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201607)
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为了解决人脸识别中的光照干扰问题,提出基于最近正交矩阵的二维鉴别投影方法.首先利用奇异值分解获取人脸图像矩阵的最近正交矩阵表示;然后利用获得的最近正交矩阵分别构建基于最近正交矩阵的类内散度和基于最近正交矩阵的类间散度;最后通过最大化类间散度同时最小化类内散度获取二维鉴别投影,并通过该投影获得低维特征.在Yale,CMU-PIE以及AR数据库上进行人脸识别实验,证明了该方法的有效性.
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