用matlab实现LPP算法，LPP算法在人脸等生物识别中具有广泛的应用

针对人脸、指纹和手写签名等人员身份鉴定方法不能很好地满足煤矿井下人员管理系统需要的现状,基于局部保持映射(LPP)算法,提出一种监督LPP算法(SLPP),并应用于煤矿井下人员步态识别中。利用该方法对步态数据进行映射,得到步态数据在低维空间中的表示方法,再利用最近邻分类器对低维步态数据进行识别。在2个步态数据库中进行一系列步态识别试验,并与经典维数约简算法LDA、监督流形学习算法DLPP、判别映射嵌入(DPE)流形学习算法以及其他步态识别方法分别进行比较。试验结果表明,在同等试验条件下,SLPP

这是保密的文档，见者有份，说的女哦啊三年都asp阿斯顿边上速度比

判别局部保持投影DLPP算法在计算过程中需要解决稠密矩阵特征分解问题，这使得该算法在时间和内存上消耗都非常高。谱回归判别分析SRDA算法可以有效的节省时间和内存的消耗。基于SRDA，提出一种改进的局部保持投影LPP算法——谱回归判别局部保持投影算法SRDLPP。实验结果表明，该算法可以提高识别率，同时降低时间和内存消耗。