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一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法 被引量：2
1
作者 李国栋 李勇智 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第5期441-444,共4页
针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提... 针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法. 展开更多
关键词 核最大间距准则 最优核鉴别矢量 特征提取 统计不相关性 人脸识别
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