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基于随机梯度下降线性协同判别回归分类的人脸识别( Stochastic gradient descent linear collaborative discriminant regression classification based face recognition )
TS Akheel VU Shree SA Mastani
人脸识别是生物身份认证中的一个重要研究课题，为计算机系统提供安全访问。由于人与人之间和人与人之间的变化，面部表情和年龄变化是人脸识别系统的主要关注点。为了解决这一问题，本文提出了一种新的判别算法。在线性协同判别回归分类算法中引入了一个带有动量和风格传递函数的梯度下降函数,以表征训练人脸图像的不同贡献,并通过最大化类内重建误差和类间重建误差的比值来学习最优投影矩阵。因此，所提出的协同算法不仅提高了识别准确率，而且提高了整体计算效率。在实验阶段,基于ORL、YALE和扩展的YALE B数据集,对所提出的随机梯度下降线性协同判别回归分类算法的性能进行了验证,因为这些数据库包含了广泛的人脸细节、表情和尺度程度。实验结果表明，该算法在ORL、YALE和扩展YALE B数据集上的识别准确率分别达到93.34%、90.07%和98.83%。在ORL、YALE和扩展的YALE B数据集上,该算法的人脸识别精度比现有的其他模型提高了1.5%~10.5%。
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