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应用小指数多项式的KPCA+零空间人脸识别 被引量：1
1
作者 郭恺 付永生 +1 位作者 冷严 侯剑 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第22期203-205,共3页
利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征,提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性,构造训练样本的类内散布矩阵零空间,在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向,往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量... 利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征,提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性,构造训练样本的类内散布矩阵零空间,在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向,往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量。实验结果表明;该方法的识别率和对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性比Fisher脸方法有显著提高。 展开更多
关键词 人脸识别 小指数多项式 核主分量分析 零空间
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