作者：高秀梅; 杨静宇; 杨健核fisher鉴别分析最优鉴别矢量集特征抽取人脸识别
摘要：基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一.但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决.基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题.在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性.
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