【摘 要】
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广义Foley-Sammon线性鉴别分析(GFSDA)是抽取线性特征的有效方法之一.本文提出了基于核的广义Foley-Sammon鉴别分析(KGFSDA)方法,首先建立KGFSDA的模型,然后从理论上给出KGFS
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广义Foley-Sammon线性鉴别分析(GFSDA)是抽取线性特征的有效方法之一.本文提出了基于核的广义Foley-Sammon鉴别分析(KGFSDA)方法,首先建立KGFSDA的模型,然后从理论上给出KGFSDA模型的具体求解方法.分析表明,KGFSDA保留了GFSDA能从整体上考虑经过广义最佳鉴别变换后样本的可分性的优点,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征,是对GFSDA的进一步拓展.在ORL标准人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于已有的广义Foley-Sammon线性鉴别分析
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