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一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法.pdf
第31卷第9期 计算机应用研究 V01．31No．9
2014年9月 Researchof
Application Computers Sep．2014
一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法冰
唐雨佳1，周李威1，陈耿2，朱玉全1
摘要：子模式主成分分析(SpPCA)算法忽略了人脸不同分块应该具有不同的重要性。为了解决此问题，提出
一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法，对人脸图像的不同分块自适应地计算其权重。算法对人脸进行
分块，按照SpPCA算法将各个分块投影到特征脸的基坐标上，并以每个模块LBP编码的纹理图像信息熵来表征
B人
该模块的权值；将模块的权重赋予该模块的特征脸投影，并得到最终分类结果。实验在YaleB和扩展Yale
脸数据集上进行测试。实验表明，该算法得到了较好的识别结果，有效地弥补了SpPCA算法的不足。
关键词：单样本；人脸识别；特征脸；子模式主成分分析；信息熵
中图分类号：TP391．41文献标志码：A 文章编号：1001—3695(2014)09—2856—03
doi：10．3969／j．issn．1001—3695．2014．09．071
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Yu—jial，ZHOULi—weil，CHENGen92，ZHUYu—quanl
ScienceTelecommunications
(1．School旷Computer Engbwering，JiangsuUniversity，Zhe彬angJiangsu212013，China；2．School矿In
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University，Na彬ng211815，China)
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