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在人脸识别应用领域中,已有的流形算法都是直接使用像素间的内部结构进行识别,而没有考虑像素点在人脸图像中所起的作用大小。为了克服上述缺点,基于概率密度的兴趣点检测,首先对图像进行加权计算,经过加权后的图像的目标特征更加明显,不易受视角和形状变化的影响;然后使用流行算法进行识别。在标准人脸库上的实验结果表明,该方法达到了较高的识别率,能提高流形算法的识别效果。