局部保持最大间距准则在人脸识别中的应用

局部特征的产生和特征无内因损失的判别提取是人脸识别的两个重要步骤。本文介绍一种名为局部保持最大间距准则(Locality-Preserving Maximum Margin Criterion,缩写:LMMC)的线性管理图像嵌入算法用于子空间的研究,算法中定义了局部类间散布矩阵(local between-classs catter matrix)和局部类内散布矩阵(localwithin-class scatter matrix),因此最终的嵌入能同时保持相邻的几何结构和提取重要的判别信息。换言之,引入恰当的权重能在局部方式提升最大间距准则(Maximum Margin Criterion,缩写:MMC)的表现。在基准数据库中的实验结果一致证明了识别效果的提高。