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一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用
计算机科学2006VoI. 33N. 7
一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用＊）
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郑宇杰 杨静宇 吴小俊 王卫东 张丽丽
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（南京理工大学计算机系 南京210094 ） （江苏科技大学电子信息学院 镇江212003 ）
摘 要 基于核策略的核Fisher 鉴别分析（KFD ）算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一。但是先前的基于核
Fisher 鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2 值分类问题而言的。如何从重叠（离群）样本中抽取有效的分类特征
没有得到有效的解决。本文在结合模糊集理论的基础上，利用模糊隶属度函数的概念，在特征提取过程中融入了样本
的分布信息，提出了一种新的核Fisher 鉴别分析方法———模糊核鉴别分析算法。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 核策略，核Fisher 鉴别分析，模糊核Fisher 鉴别分析，特征提取，人脸识别
A New Kernel Discriminant Analysis Algorithm and its Application to Face Recognition
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ZHENG Yu-Jie YANG Jing-Yu WU Xiao-Jun WANG Wei-Dong ZHANG Li-Li
1
（Department of Computer Science ，Nanjing University of Science TechnoIogy ，Nanjing 210094 ）
2
（SchooI of EIectronics and Information ，Jiangsu University of Science TechnoIogy ，Zhenjiang 212003 ）
Abstract KerneI Fisher discriminative anaIysis（KFD ）aIgorithm based on kerneI trick has been one of the effective nonIinear
feature extraction methods. Bu
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