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支持向量机(SVM)适合处理小样本的问题,并且基于核函数主元分析能够处理原始数据的高阶统计量,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。
KPCA和SVM在人脸识别中的应用
【摘 要】
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支持向量机(SVM)适合处理小样本的问题,并且基于核函数主元分析能够处理原始数据的高阶统计量,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。
【机 构】
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昆明理工大学机器视觉研究所
【出 处】
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山西电子技术
【发表日期】
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2006年05期
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