【摘 要】
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针对光照变化、姿态变化等条件下人脸鲁棒性差的难题,提出了一种改进主成分分析与低秩投影的鲁棒性人脸识别算法。首先利用改进主成分分析对人脸图像进行学习,形成低秩稀疏误差矩阵,然后根据稀疏误差图像计算平滑度和边缘,并进行加权实现人脸识别,最后进行仿真实验。结果表明,相对于当前经典人脸识别算法,本文算法获得更高的人脸识别率,并且具有较强的鲁棒性。
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针对光照变化、姿态变化等条件下人脸鲁棒性差的难题,提出了一种改进主成分分析与低秩投影的鲁棒性人脸识别算法。首先利用改进主成分分析对人脸图像进行学习,形成低秩稀疏误差矩阵,然后根据稀疏误差图像计算平滑度和边缘,并进行加权实现人脸识别,最后进行仿真实验。结果表明,相对于当前经典人脸识别算法,本文算法获得更高的人脸识别率,并且具有较强的鲁棒性。
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