【摘 要】
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针对传统的流形学习算法通常只考虑样本类内几何结构而忽略类间判别信息的问题，提出一种基于增强核学习的最大边缘投影（MMP）算法。首先使用基于增强核学习非线性扩展的MMP采集人
【机 构】
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四川工程职业技术学院计算机科学技术系
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针对传统的流形学习算法通常只考虑样本类内几何结构而忽略类间判别信息的问题，提出一种基于增强核学习的最大边缘投影（MMP）算法。首先使用基于增强核学习非线性扩展的MMP采集人脸图像的非线性结构；然后利用核变换技术加强原始输入核函数的判别能力，并且借助于特征向量选择算法改善算法的计算效率；最后，利用基于乘性规则训练的支持向量机完成人脸的识别。在Yale、ORL、PIE三大通用人脸数据库的组合数据集及AR上的实验验证了该算法的有效性。实验结果表明，相比其他几种核学习算法，该算法取得了更好的识别效果。
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