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
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