一种新的多分类度量及其在人脸识别中的应用

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最近子空间及协同表达残差有着很强的潜在几何意义,这些残差度量在多分类问题中效果出众。最近子空间分类器是一个局部度量,只考虑测试样本与每个分类之间的关系,而协同表达分类器则采用了全局度量方法,考虑类内及类间的度量。这两种度量相互独立。通过引入乘积分类度量将两者结合,可以用于解决多分类问题。在人脸识别的问题上,乘积分类度量算法与当前技术水平的其他算法进行比较。在比较中,提出的算法取得最好的识别率。
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