基于局部和全局的特征提取算法及在人脸识别中的应用

提出了一种基于局部和全局特征的特征提取算法。该算法不仅能保持数据集的局部性，同时也考虑了数据集的全局性，使得降维后的数据既能保持部近关系，又能从整体上较好地重构和展现。pca()能较好地展现原数据集，lpp能保持局部部近关系，算法结合了这两个算法的思想，但由于lpp没有考虑类别信息，故先对lpp进行改进，给出了一种有监督的局部保持投影算法，使得提出的算法能更加有利于分类问题。通过人脸识别实验，验证了算法的正确性和有效性。