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提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.
基于核邻域保持投影的人脸识别
【摘 要】
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提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2006年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60572067）,国家模式识别实验室2005年度开放课题
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