【摘 要】
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传统的基于数据二阶统计矩的特征脸法(Eigenface)或主元分析法(PCA)是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换.但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目“信息技术中应用理论和高性能软件”(19980304)
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传统的基于数据二阶统计矩的特征脸法(Eigenface)或主元分析法(PCA)是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换.但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元分析法后留下的显著成分就可能不再反映这种非线性属性.而核主元分析则是基于原始数据的高阶统计量,是一种非线性变换,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性.该文采用KPCA法提取人脸特征,利用线性支持向量机设计分类器,实验结果表明,基于核主元分析方法的识别正确率明显优于基于主元分析法.
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