【摘 要】
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研究人脸优化识别问题，提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法。利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理，并结
【基金项目】
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北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目(PHR201007131)
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研究人脸优化识别问题，提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法。利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理，并结合最近邻法分类器分类进行红外人脸识别。该方法不仅有效的提取了训练样本的非线性信息，而且有效的改进了识别效果。多次实验结果表明了，基于复合核函数KPCA的红外人脸识别率优于传统的核主元分析法（KPCA）和主元分析法（PCA）。结果表明，改进方法可减少识别时间，并保证了识别率一直稳定在比较高的水平。
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