资料介绍
双向二维主成分分析((2D)2PCA)易受异常值影响,鲁棒性差,且所提取的特征向量是非稀疏的。针对上述不足,提出基于L1范数的稀疏双向二维主成分分析方法(2D)2 PCA-LI S。在(2D)2PCA目标函数中加入L1范数约東,以提高算法的抗干扰能力,同时引入弹性网约束,通过Laso与 Ridge惩罚函数实现稀疏性。在 Feret和Yale数据库中进行基于最近邻的人脸分类、人脸重构和基于粒子群优化SVM参数的人脸识别实验,结果表明,相较于2DPCA、(2D)PCA、(2D)2PCA-L1等主成分分析方法,该方法能准确提取人脸主要信息,人脸识别和人脸重构效果较好。
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