基于核空间的全局正交鉴别矢量集方法  

Kernel-based global orthogonal Folley-Sammon discriminant vectors

作　　者：张春雨[1] 李斌[1] 陈绵书[2] 刘伟[2] 蔡蕾[1] 王琪[1] 

机构地区：[1]交通部公路科学研究院国家智能交通中心,北京100088 [2]吉林大学通信工程学院,长春130022

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2009年第1期204-209,共6页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：“863”国家高技术研究发展计划项目(2006AA11Z114)

摘　　要：提出了一种基于核的全局正交鉴别矢量集方法。首先应用支持向量机中核函数的概念,将样本隐式地映射到特征空间,然后构造特征空间的正交空间,再将特征空间样本映射到特征空间的正交空间,求解基于Fisher的全局正交鉴别矢量集。在ORL人脸图像库上的实验结果表明,与现有的基于核的广义鉴别矢量集算法(GDA)和改进的基于核的广义鉴别矢量集算法(MGDA),以及基于核的直接鉴别矢量集算法(KDDA)相比,本文算法有更高的识别率及鲁棒性。A kernel-based method to find global orthogonal discriminant vectors was proposed.This method first maps training data into a high dimensional feature space through kernel function concept in Support Vector Machine and constructs orthogonal space in the feature space.Then it maps the data from feature space into the orthogonal space and computes Fisher criterion based global orthogonal discriminants.Experiments on ORL face image datasets show that compared with current general discriminant algorithm(GDA),mo...

关 键 词：信息处理技术 人脸识别 核映射 Fisher全局正交鉴别矢量集 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]