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一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
被引量:
4
1
作者
周晓彦
郑文明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期1263-1266,共4页
核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出...
核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明:提出的方法获得了更好的识别结果。
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关键词
核判别分析
核主成分分析
广义最近特征线
人脸识别
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职称材料
题名
一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
被引量:
4
1
作者
周晓彦
郑文明
机构
南京信息工程大学电子信息工程学院
东南大学学习科学研究中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期1263-1266,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60503023)
南京信息工程大学校内科研基金资助项目(Y603)
文摘
核判别分析(KDA)和核主成分分析(KPCA)分别是线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明:提出的方法获得了更好的识别结果。
关键词
核判别分析
核主成分分析
广义最近特征线
人脸识别
Keywords
Kernel Discriminant Analysis (KDA)
Kernel Principal Component Analysis (KPCA)
Generalized NearestFeature Line (GNFL)
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
周晓彦
郑文明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
4
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