【摘 要】
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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KD
【机 构】
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南京信息工程大学电子信息工程学院,东南大学信息科学与工程学院,东南大学学习科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60503023);南京信息工程大学校内科研基金资助项目(Y603)
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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。
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