| 一种组合类别信息的核主成分分析方法 |
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| 引用本文： | 李勇智,杨静宇,吴松松.一种组合类别信息的核主成分分析方法[J].模式识别与人工智能,2008,21(3). |
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| 作者姓名： | 李勇智 杨静宇 吴松松 |
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| 作者单位： | 1. 南京林业大学信息科学与技术学院,南京,210037;南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094
2. 南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，江苏省高校自然科学基金 |
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| 摘 要： | 基于核主成分分析(KPCA)理论,提出一种有监督的特征提取方法.该方法在特征提取过程中充分直接利用训练核样本的类别信息,并且在计算上仍采用与KPCA方法类似的数学公式,因此被称为组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA).另外,在分类时提出基于两种特征融合的分类策略从而进一步提高CIKPCA方法的识别率.在3个人脸库上进行实验,结果表明本文方法在识别率方面整体超过常用的KPCA方法,甚至超过核线性判别准则方法.
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| 关 键 词： | 核主成分分析(KPCA) 组合类别信息的核主成分分析(CIKPCA) 特征提取 人脸识别 |
A Class-Information-Incorporated Kernel Principal Component Analysis Method |
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| LI Yong-Zhi,YANG Jing-Yu,WU Song-Song.A Class-Information-Incorporated Kernel Principal Component Analysis Method[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2008,21(3). |
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| Authors: | LI Yong-Zhi YANG Jing-Yu WU Song-Song |
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