基于Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法

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针对目前主流人脸识别算法,在单样本条件下,当性能严重下降根本无法工作时,提出了一种结合Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法。选取数据库中中性表情的近正面人脸图像作为训练样本,通过几何变换产生15幅虚拟样本,对每幅样本图像提取Gabor特征,采用核监督局部保持投影方法进行特征提取,欧氏距离最近邻分类器进行分类。根据ORL数据库、Yale数据库和FERET数据库上的实验结果表明,核监督局部保持投影(GKSLPP)算法具有较好的识别效果。
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