10.3321/j.issn:1002-8331.2007.09.067
基于规范化KDDA的人脸识别
传统的PCA和LDA算法受限于"小样本问题",且对象素的高阶相关性不敏感.文章将核函数方法与规范化LDA相结合,将原图像空间通过非线性映射变换到高维特征空间,并借助于"核技巧"在新的空间中应用鉴别分析方法.通过对ORL人脸库的大量实验研究表明,该文方法在特征提取方面明显优于PCA、KPCA、LDA等其他传统的人脸识别方法,在简化分类器的同时,也可以获得高识别率.
核函数方法、规范化KDDA、KPCA、小样本问题
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TN911.73
2007-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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