基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

被引:2
作者
张春雨
陈贺新
陈绵书
机构
[1] 吉林大学通信工程学院
关键词
信息处理技术; 人脸识别; Fisher无相关鉴别矢量集; 核映射;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
摘要
针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。
引用
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共 1 条
[1]
一种新的求解无相关鉴别矢量集方法 [J].
陈绵书 ;
陈贺新 ;
刘伟 .
计算机学报, 2004, (07) :913-917