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基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法
基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法
摘要：人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全、监控、身份验证等领域得到了广泛的应用。然而，由于光照、角度、表情等因素的干扰，人脸识别任务仍然面临着很大的挑战。本论文提出了一种基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法，通过同时学习鉴别性和稀疏性特征，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
关键词：人脸识别；鉴别稀疏保持嵌入；特征学习；准确性；鲁棒性
1.引言
人脸识别是一种通过对人脸图像进行分析和识别来确定个人身份的技术。近年来，随着计算机视觉和模式识别技术的发展，人脸识别得到了广泛研究和应用。然而，由于光照、角度、表情等因素的影响，使得人脸识别任务仍然具有挑战性。因此，研究一种准确性高、鲁棒性强的人脸识别算法具有重要意义。
2.相关工作
2.1传统人脸识别方法
传统的人脸识别方法主要包括特征提取和分类两个步骤。在特征提取阶段，常用的方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。然而，这些方法忽视了鉴别性和稀疏性，限制了人脸识别算法的性能。
2.2鉴别稀疏保持嵌入
鉴别稀疏保持嵌入(DSPE)是一种新颖的特征学习方法，通过同时学习鉴别性和稀疏性特征，提高了人脸识别的性能。DSPE首先使用局部判别稀疏编码(LDSC)对图像进行特征提取，然后利用最大间隔度量(MML)进行特征选择，最后使用支持向量机(SVM)进行分类。实验证明，DSPE算法在面对光照、角度、表情等干扰时，具有较高的准确性和鲁棒性。
3.方法
本论文提出的基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法主要分为特征学习、特征选择和分类三个步骤。在特征学习阶段，使用LDSC对人脸图像进行特征提取，将人脸图像映射到低维稀疏表示空间。然后，利用MML算法对特征进行选择，选择出最具鉴别性的特征。最后，使用SVM进行分类，实现对人脸的识别。
4.实验结果与分析
本文在公开数据集上进行了实验，评估了本算法的性能。实验结果表明，本算法在人脸识别准确性和鲁棒性方面取得了较好的效果。与传统方法相比，本算法在处理光照、角度、表情等干扰时具有更好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于鉴别稀疏保持嵌入的人脸识别算法，通过同时学习鉴别性和稀疏性特征，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该算法在处理光照、角度、表情等干扰时具有较好的性能，具有一定的工程应用价值。
参考文献：
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