【摘 要】
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核方法是近年来机器学习领域研究的热点之一,典型的基于核的学习算法包括支持向量机(SVMs)、核主分量分析(KPCA)和核Fisher判别.把核方法引入传统的双向联想记忆模型(BAM),得到核双向联想记忆框架(KBAM).KBAM囊括了一类已有的BAM模型,并且通过引入不同的核函数,可以得到新的BAM模型.在此基础上提出了一种基于KBAM的鲁棒人脸识别算法(Amface).在部分FERET人脸图像库
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与工程系,南京210016;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
【出 处】
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2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)
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核方法是近年来机器学习领域研究的热点之一,典型的基于核的学习算法包括支持向量机(SVMs)、核主分量分析(KPCA)和核Fisher判别.把核方法引入传统的双向联想记忆模型(BAM),得到核双向联想记忆框架(KBAM).KBAM囊括了一类已有的BAM模型,并且通过引入不同的核函数,可以得到新的BAM模型.在此基础上提出了一种基于KBAM的鲁棒人脸识别算法(Amface).在部分FERET人脸图像库上的实验结果表明,相对于标准的特征脸算法以及最近提出的(PC)2A算法,提出的Amface算法在对人脸图像添加随机噪声、随机丢块以及部分遮挡后,仍能维持较高的识别率.
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