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分析了变量的自相似是LRC算法中线性回归模型中的不利因素,提出了改进的LRC算法.该算法利用奇异值分解降低变量间的自相似程度,同时减少了变量的个数,提高了识别过程的速度.在UMIST人脸数据库中的实验显示了算法的有效性.
改进的LRC及其在姿态变化的人脸识别中的应用
【摘 要】
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分析了变量的自相似是LRC算法中线性回归模型中的不利因素,提出了改进的LRC算法.该算法利用奇异值分解降低变量间的自相似程度,同时减少了变量的个数,提高了识别过程的速度.在UMIST人脸数据库中的实验显示了算法的有效性.
【机 构】
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韩山师范学院计算机科学与工程系
【出 处】
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韩山师范学院学报
【发表日期】
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2014年03期
【基金项目】
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广东省育苗工程项目（项目编号：2013LYM0055）,韩山师范学院面上项目（项目编号：LY201301）.
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