基于核主元分析和支持向量机的人脸识别

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 11次 | 上传用户：aiqinghua5223

【摘要】

：

核主元分析(KPCA,KernelPrincipalComponentsAnalysis)具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)具有较好的非线性映射能力,且泛化能力强。结合核主元分析与支持向量机的特点,提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。该方法首先利用核主元分析对人脸图像进行特征提取,然后依据支持向量机与最近邻准则对所提取的

【作者】

：

何国辉甘俊英

【机构】

：

五邑大学信息学院

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2005年05期

【关键词】

：

人脸识别核主元分析支持向量机最近邻准则 face recognition kernel principal components analysis sup

【基金项目】

：

广东省自然科学基金，广东省江门市科技攻关项目

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