基于监督的局部保存投影的人脸识别

人脸识别是计算机视觉的一个重要分支,而且它可以被应用到许多领域。维数约减对人脸识别来说是十分重要的,不仅可以去除一些不必要的噪声,还可以有效地减少计算复杂度。传统的局部保存投影(LPP)算法仅仅考虑了样本点的局部邻居信息,并没有考虑到不同类别的样本对分类效果的影响,结果会造成不同类数据点的重叠。为减少计算的复杂度,在局部保存投影算法的基础上引入样本的类别信息,构造了监督的局部保存投影算法(SLPP)。通过人脸识别仿真实验,验证了新算法的有效性与健壮性,并改变上述的不足。

模糊聚类局部保存投影在视觉数据特征提取中的应用

为解决在处理和计算视觉大数据中遇到的速度瓶颈,提出了一种模糊聚类局部保存投影算法用于视觉数据的特征提取应用中。首先,通过某种方法对图像进行分割;接着,将通过统计方法对图像进行特征描述得到相应的视觉数据;然后,通过提出的模糊聚类局部保存投影对视觉数据进行特征提取;最后,通过Ada Boost对提取后的特征进行识别分类。经在国际公开的UCAS-AOD和Flower-102数据集上进行大量实验,经实验对照,结果验证了模糊聚类局部保存投影算法在视觉数据特征提取中的有效性。