研究目的
为应对单样本人脸识别的挑战，提出一种基于局部保持投影（LPP）特征迁移的新算法，在每人仅有一个训练样本的条件下提升识别准确率。
研究成果
基于LPP特征迁移的算法在单样本人脸识别中展现出优于现有方法的性能，FERET、ORL和Yale数据库的实验验证了这一点。该算法有效解决了小样本和高维度的挑战。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括更有效地处理更多样化的面部表情、姿势和光照条件。
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[IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 法国巴黎（2019年9月1日-2019年9月6日）] 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 毫米波频段间隙波导馈电圆极化天线
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[IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 法国巴黎（2019年9月1日-2019年9月6日）] 2019年第44届国际红外、毫米波和太赫兹波会议（IRMMW-THz）- 毫米波频段间隙波导馈电圆极化天线
DOI：10.1109/irmmw-thz.2019.8873737
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
由于在实践中应用广泛，人脸识别已成为一个活跃的研究课题。在训练样本充足的情况下，许多机器学习方法都能实现高精度的人脸识别。然而，当训练样本不足时——尤其是极端情况下仅有一个训练样本——人脸识别就变得极具挑战性。如何解决单样本人脸识别中样本量小与高维度这两个相互矛盾的问题，对其实际可达成的识别精度和可行性至关重要。不同于基于泛化能力提升的传统全局人脸识别方法，也不同于依赖图像分割的局部人脸识别方法，本文提出了一种基于局部保持投影(LPP)特征迁移的单样本人脸识别算法。首先通过白化余弦相似度度量筛选迁移源，获取选择性样本源；其次分别将源人脸和目标人脸向量通过LPP投影到特征子空间，计算特征迁移矩阵来近似子空间中源人脸与目标人脸的映射关系；随后利用该特征迁移矩阵将训练样本的原始宏观特征迁移为目标宏观特征；最后采用最近邻分类器进行人脸识别?；贔ERET、ORL和Yale等常用数据库的实验结果表明，相较于(PC)2A和Block FLDA等主流单样本人脸识别算法，本文提出的基于LPP特征迁移的单样本人脸识别算法具有显著优势。
作者：
JIE PAN，XUE-SONG WANG，YU-HU CHENG
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