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1. 基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法

孔锐韩佶轩

计算机应用 2012, 32 (04): 1130-1132. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01130

摘要（1325）

PDF （689KB）（476）

针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点，提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分，计算并比较人脸图像左右半边脸的熵，选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力，选取分类能力较强的特征（最具判决力的特征）。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选，以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明，新算法的识别率优于传统半边脸识别方法，识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。

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2. 一种支持向量机的组合核函数

张冰孔锐

计算机应用

摘要（2163）

PDF （633KB）（1955）

核函数是支持向量机的核心，不同的核函数将产生不同的分类效果，核函数也是支持向量机理论中比较难理解的一部分。通过引入核函数，支持向量机可以很容易地实现非线性算法。首先探讨了核函数的本质，说明了核函数与所映射空间之间的关系，进一步给出了核函数的构成定理和构成方法，说明了核函数分为局部核函数与全局核函数两大类，并指出了两者的区别和各自的优势。最后，提出了一个新的核函数——组合核函数，并将该核函数应用于支持向量机中，并进行了人脸识别实验，实验结果也验证了该核函数的有效性。

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3. 基于核Fisher判决分析的高性能多类分类算法

孔锐，张冰

计算机应用 2005, 25 (06): 1327-1329. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.1327

摘要（1474）

PDF （139KB）（1128）

探讨了核Fisher判决分析算法(KernelFisherDiscriminantAnalysis,KFDA),并提出了一种基于KFDA的高性能多类分类算法。在进行多类分类时,首先通过一个非线性映射将训练样本映射到一个高维的核空间中,建立一个KFDA子空间,在该高维空间中,不同类别的样本之间的差异增大,同类样本聚集在一起,因此,在这个高维核空间中,就可以利用简单的最近邻法进行多类分类。实验结果表明,该算法在保证分类精度的条件下提高了分类器的训练和分类的速度。