人脸识别优化：改进局部保持投影算法(RLPP)

"应用于人脸识别的改进局部保持投影算法_张悦.pdf" 本文主要探讨了一种应用于人脸识别的改进局部保持投影算法（Reformation Locality Preserve Projections, RLPP）。局部保持投影（Locality Preserving Projections, LPP）是机器学习和模式识别领域常用的降维算法，它能有效保留样本点的局部结构。在人脸识别任务中，原始的LPP算法旨在通过低维空间中的投影来保持高维数据的局部邻域结构，从而提高识别效率和准确性。 在人脸识别过程中，利用类别信息对于提高识别率至关重要。传统的LPP算法虽然能保持样本点的局部特征，但在利用类别信息方面可能存在不足。因此，研究者提出了一种新的RLPP算法，该算法结合了流形学习的思想，并通过构建吸引向量的方法，进一步优化了LPP的性能。吸引向量的概念引入使得算法在保持局部特征的同时，更有效地从高维人脸图像数据中提取出关键信息，从而提高识别率和识别速度。 实验部分，研究者使用了标准人脸数据库，并采用了极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）作为分类器对数据集进行处理。实验结果表明，改进后的RLPP算法相比于原版的LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法（Local Average Neighbourhood Marginalization, LAMN）以及鲁棒线性降维算法（Robust Linear Dimensionality Reduction, RLDR）具有更高的识别率和更好的泛化能力。这证明了RLPP算法在人脸识别领域的优越性和实用性。 RLPP算法是一种有效的改进策略，它能够提升人脸识别系统的性能，特别是在高维数据处理和复杂环境下的识别任务中。这一改进对于未来人脸识别技术的发展和实际应用具有重要意义，特别是在安全监控、生物识别和人工智能等领域的应用。同时，这种结合流形学习思想的方法也为其他降维问题提供了新的解决思路。