基于核主量和线性鉴别分析的人脸识别算法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于核主量和线性鉴别分析的人脸识别算法研究
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：330 K

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文档介绍：采用基于非线性核空间的主分量分析法(KPCA)和线性主元空间鉴别分析法(LDA)相结合的算法,首先将人脸图像在非线性高维空间中进行主成分分量降维,然后采用基于主元空间的LDA方法对子空间再度降维,同时利用欧式距离分类器(KNN)对样本进行有效的分类识别.采用Matlab和ORL人脸库对该算法进行验证,实验证明,该算法识别性能显著提高,明显优于其他算法.
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