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基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法
| 题名： | 基于融合两类核Fisher鉴别函数的人脸识别方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 成新民；蒋云良 |
| 关键词： | 人脸识别；两类核Fisher鉴别分析；最小平方误差方法；核方法；判别融合 |
| 摘要： | 提出了一种基于两类核Fisher鉴别分析(KFDA)的人脸识别方法，对每2个不同人脸类别求解一个核Fisher鉴别函数，其优点是能针对特定的2个人脸图像类别，抽取区分该2类人脸的最佳鉴别特征，克服了多类KFDA和2类KFDA相比是次优的问题。为解决KFDA计算量大的问题，将MSE推广为基于核的MSE(KMSE)，用其得到核Fisher鉴别函数，减少了训练和识别的计算时间。在识别阶段应用了两种融合方法融合各个基于KMSE的核Fisher鉴别函数。 |
| 期刊名称： | 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） |
| 出版年： | 2009 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 377-381 |
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