基于全局 - 局部保持投影的人脸识别
计算机视觉与模式识别
2013-11-07 v1
摘要
我们提出了一种改进的局部保持投影 (LPP) 方法，命名为全局 - 局部保持投影 (GLPP)，旨在同时保留数据的全局和局部几何结构。在我们的方法中，为了尊重更多的全局流形结构，我们在传统 LPP 的目标函数中施加了额外的类几何约束。此外，我们构建了 GLPP 的二维扩展 (2D-GLPP) 作为示例，展示了如何结合其他统计技术来扩展 GLPP。我们将所提出的方法应用于四个主流人脸数据库（即 ORL、Yale、FERET 和 LFW-A 数据库）上的人脸识别任务，大量的实验结果表明，所考虑的全局流形信息可以显著提高 LPP 的性能，且我们提出的人脸识别方法优于现有技术 (state-of-the-arts)。
引用
@article{arxiv.1311.1279,
title = {Face Recognition via Globality-Locality Preserving Projections},
author = {Sheng Huang and Dan Yang and Fei Yang and Yongxin Ge and Xiaohong Zhang and Jiwen Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.1279},
year = {2013}
}
备注
18 pages, 17 figures