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题名基于规范化KDDA的人脸识别
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作者
史操
许灿辉
杨家红
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机构
吉首大学物理科学与信息工程学院
湖南师范大学工学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期227-230,共4页
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文摘
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。
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关键词
核函数方法
规范化KDDA
KPCA
小样本问题
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Keywords
kernel methods
regularized kernel direct discriminant analysis
kernel Principle Component analysis （KPCA）
Small Sample Size Problem（SSS）
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于规范化KDDA的人脸识别算法
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作者
杨家红
史超
王耀南
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机构
湖南师范大学工学院
湖南大学电气与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第5期36-38,共3页
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基金
湖南省省教育厅资助科研课题(the Research Project of Department of Education of Hunan Province
China under Grant No.02C226)
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文摘
传统的PCA和LDA算法受限于“小样本问题”,且对像素的高阶相关性不敏感。论文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人脸库的大量实验表明,该方法在特征提取方面优于PCA,KPCA,LDA等其他方法,在简化分类器的同时,也可以获得高识别率。
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关键词
核函数方法
规范化KDDA
KPCA
小样本问题
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Keywords
kernel methods
regularized kernel direct discriminant analysis
kernel Principle Component analysis（KPCA）
Small Sample Size Problem（SSS）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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