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相比基于稀疏约束的字典学习算法和识别方法，投影字典对学习（projective Dictionary Pair Learning，DPL）具有更快的学习速度和更高的识别率.为了进一步提高DPL的识别能力，本文提出了改进DPL算法K-DPL，即将核主成分分析KPCA与DPL相结合的识别方法.在K-DPL算法中，利用核方法，将样本映射到高维空间以解决非线性问题，再进行DPL训练，得到更具判别性的字典.ORL库上实验表明，不同训练比下K-DPL相比DPL识别率至少提高了1.5%且识别速度提高了约20倍.在扩展YaleB和AR库上，K-DPL相比DPL识别率分别提高0.3%和0.4%，且识别速度有所提高，表明K-DPL对光照和遮挡具有较好的鲁棒性. 相似文献
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