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提出了改進(jìn)的基于子空間投影的殘缺人臉圖像識(shí)別新算法，利用非負(fù)稀疏矩陣將原始人臉圖像分解，從高維空間降到低維子空間，再利用Fisher線性判別式方法進(jìn)一步降低子空間維數(shù)；然后利用歐式距離測(cè)量法，識(shí)別待測(cè)試人臉。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)殘缺人臉圖像的識(shí)別，新算法具有滿意的識(shí)別率。An improved subspace method is proposed for recognizing imprecisely fragmentary faces.This method integrates non-negative matrix factorization with sparseness constraints and fisher’s linear discriminant analysis subspace. Comparative experiments show that our novel subspace has recognition performance better than PCA subspace in recognizing imprecisely fragmentary faces.
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