一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法
周晓彦 郑文明
南京信息工程大学 东南大学
Novel face recognition method based on KPCA plus KDA
ZHOU Xiao-Yan ZHENG Wen-ming
摘要 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
Abstract ：Kernel Discriminant Anlaysis (KDA) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA) are the nonlinear extensions of Linear Discriminant Analysis (LDA) and Principal Component Analysis (PCA) respectively. In this paper, we presented a feature extraction algorithm by combing KDA and KPCA to extract reliable and robust features for recognition. Furthermore, a generalized nearest feature line (GNFL) method was also presented for constructing powerful classifier. The performance of the proposed method was demonstrated through real data.
Key words ：
Kernel Discriminant Analysis (KDA)
Kernel Principal Component Analysis (KPCA)
Generalized Nearest Feature Line (GNFL)
face recognition
收稿日期: 2007-11-29
通讯作者:
周晓彦
E-mail: xiaoyan_zhou@seu.edu.cn
[1]
何林知, 赵建民, 朱信忠, 吴建斌, 杨凡, 郑忠龙. 基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法
[2]
胡彦婷, 王楠楠, 陈建军, 木拉提·哈米提, 阿布都艾尼·库吐鲁克. 基于局部约束邻域嵌入的人脸画像照片合成
[3]
齐鸣鸣 向阳. 基于稀疏重构的判别分析
[4]
黄廷辉 杨飞 崔更申. 光照鲁棒性较强的肤色检测算法
[5]
杨恢先 蔡勇勇 翟云龙 李球球 奉俊鹏. 基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别
[6]
何玲丽 李文波. 基于对称Gabor特征和稀疏表示的人脸识别
[7]
奉俊鹏 杨恢先 蔡勇勇 翟云龙 李球球. 基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别
[8]
陈达遥 陈秀宏. 正交及不相关边界邻域保持嵌入的人脸识别
[9]
谢国城 蒋芸 陈娜. 基于超球体多类支持向量数据描述的医学图像分类新方法
[10]
闫海停 王玲 李昆明 刘机福. 基于单演定向幅值模式的复杂光照人脸识别
[11]
陈达遥 陈伟琦 陈秀宏. 完备正交邻域保持判别嵌入的人脸识别
[12]
闫海停 王玲 李昆明 刘机福. 单演滤波与局部量化模式相结合的人脸识别方法
[13]
谭治英 陈颖 冯勇 宋小波. 基于动态参数的函数空间学习最优核映射
[14]
李峰 王正群 徐春林 周中侠 薛巍. 基于马氏距离的局部边界Fisher分析降维算法
[15]
李昆明 王玲 闫海停 刘机福. 融合Monogenic幅值和相位的人脸识别方法
