【摘 要】
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针对人脸识别问题,在原有的最小距离鉴别投影算法的基础上,根据核主成分分析（KPCA）方法,提出一种新的融合核主成分分析和最小距离的鉴别投影算法。运用KPCA对高维样本空间进行
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61163047）,江西省教育厅基金资助项目（GJJ14503）.
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针对人脸识别问题,在原有的最小距离鉴别投影算法的基础上,根据核主成分分析（KPCA）方法,提出一种新的融合核主成分分析和最小距离的鉴别投影算法。运用KPCA对高维样本空间进行降维,通过核技巧将样本映射到高维非线性空间,继而在降维后的核子空间上通过鉴别投影方法计算其相应的投影矩阵,采用最近邻分类方法对样本进行分类并最终实现人脸识别。在ORL,FERET和YALE人脸库上的实验结果表明,该算法的识别率优于其他算法,可避免高维矩阵的计算复杂问题,同时定义的核子空间相似度权重也较好地保持了样本之间的近邻关系。
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