局部保持映射_尺度不变特征变换（LPP-SIFT）算法是一种有效的特征识别方法。提出了奇异值分解的LPP-SIFT和巴氏距离相合的算法。基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题。为此，采用奇异值分解的LPP-SIFT算法进行特征提取和降维处理，然后采用巴氏距离特征的迭代算法，得到最小错误率上界。在ORL上实验，实验结果验证了提出算法在人脸识别中的有效性。
2021-09-13 10:08:32
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局部保持映射(LPP)是由何晓飞提出的一种用于降维的流型学习算法，它是一种线性的算法。
2020-12-14 20:58:13
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