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一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法.pdf
艮.卷29篙 l■l
JOURNALoFJlANGSU Science
UNIVERSlTY(NaturalEdition)
一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法
李国栋1,李勇智2
(1.兰州商学院信息工程学院,甘肃兰州730020;2.南京林业大学信息科技学院,江苏南京210037)
摘要:针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即
一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新
的特征提取方法消除了最优核鉴剐矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL
人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原
KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.
关键词:核最大间距准则;最优核鉴别矢量;特征提取;统计不相关性;人脸识别
中图分类号:TP391文献标志码:A
An methodforface
improving recognition
basedonkernelmaximumcriterion
margin
L/Guo.don91,LIYong-zhi2
of Science
ofInformation Commercial Information
(I.School Engineering,LanzhouCollege,Lanzhou,Gansu730020,China;2.School
and Forestry 210037,China)
Technology,NanjingUniversity,Nanjing。Jiangtm
newfeatureextractionmethodbasedonkernelmaximum
Abstract:A margin
fornonlinearfeatureextractionwhichisa of uncorrelated
statistically
presented simplealgorithm optimal
discriminantvectorsinkernelfeature withthe KMMCfeatureextraction
space.Comparedoriginal
methodis in thestatisticalcorrelationbetweenfeaturevectors
method,theproposed powerfuleliminating
and offeatureextractioninthe dimensionalfeature re—
experimental
improvingefficiency hi。gh space.The
suits andYALEfacedatabaseshowthat
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