一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用

摘要：

基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一.但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的.如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决.本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法--模糊核鉴别分析算法.在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：核策略、核Fisher鉴别分析、模糊核Fisher鉴别分析、特征提取、人脸识别

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472060;南京理工大学校科研和教改项目

在线出版日期：2006-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：223-226