【摘 要】
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经典的Karhunen-Loèv(K-L)变换是基于欧氏距离的，欧氏距离对离群点比较敏感。余弦角距离在很多情况下比欧氏距离具有更好的性能。本文提出一种基于余弦角距离的K-L(K-L-C)变换算法。K-L-C变换在寻找最优表示基时，用余弦角距离来衡量数据重构的误差。在YALE人脸库与PolyU掌纹库上的实验结果表明，K-L-C变换都比K-L变换取得了更好的效果。
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京 210094
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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经典的Karhunen-Loèv(K-L)变换是基于欧氏距离的，欧氏距离对离群点比较敏感。余弦角距离在很多情况下比欧氏距离具有更好的性能。本文提出一种基于余弦角距离的K-L(K-L-C)变换算法。K-L-C变换在寻找最优表示基时，用余弦角距离来衡量数据重构的误差。在YALE人脸库与PolyU掌纹库上的实验结果表明，K-L-C变换都比K-L变换取得了更好的效果。
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