文献类型：期刊文章

作　　者：刘永俊[1] 陈才扣[2] 赵根林[1] 杨静宇[3]

机构地区：[1]常熟理工学院软件工程系,江苏常熟215500 [2]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009 [3]南京理工大学计算机科学与工程系,江苏南京210094

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(60472060);江苏省高校自然科学基金项目(05KJB520152)

年　　份：2008

卷　　号：29

期　　号：6

起止页码：1519-1521

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在非线性空间中采用新的最大散度差鉴别准则,提出了一种新的核最大散度差鉴别分析方法。该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性鉴别特征,而且从根本上避免了以往核Fisher鉴别分析中训练样本总数较多时,通常存在的核散布矩阵奇异的问题,计算复杂度大大降低,识别速度有了明显的提高。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。

关 键 词：核非线性鉴别分析  最大散度差鉴别准则  核最大散度差鉴别分析  特征抽取 人脸识别

分 类 号：TP391.41]