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由于特征提取在模式识别中占据非常重要的位置,提出了一种非线性的特征提取方法。该方法通过结合LTSA和LDA算法来构造目标函数,通过优化该目标函数,可以提取非线性特征。该方法的主要优点是可以充分地利用训练样本的非线性结构和类别信息。在ORL和PIE数据库上的试验证明了算法的有效性。
一种新的用于人脸识别的特征提取方法
【摘 要】
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由于特征提取在模式识别中占据非常重要的位置,提出了一种非线性的特征提取方法。该方法通过结合LTSA和LDA算法来构造目标函数,通过优化该目标函数,可以提取非线性特征。该方法的主要优点是可以充分地利用训练样本的非线性结构和类别信息。在ORL和PIE数据库上的试验证明了算法的有效性。
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2009年06期
【基金项目】
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本文受重庆市自然科学基金项目（ID：CSTC2006BB2152,CTSC200882160）资助.
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