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基于非线性特征提取和SVM的人脸识别算法

孙大瑞 吴乐南

孙大瑞, 吴乐南. 基于非线性特征提取和SVM的人脸识别算法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(2): 307-311.
引用本文: 孙大瑞, 吴乐南. 基于非线性特征提取和SVM的人脸识别算法[J]. 电子与信息学报, 2004, 26(2): 307-311.
Sun Da-rui, Wu Le-nan. Face Recognition Based on Nonlinear Feature Extraction and SVM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(2): 307-311.
Citation: Sun Da-rui, Wu Le-nan. Face Recognition Based on Nonlinear Feature Extraction and SVM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(2): 307-311.

基于非线性特征提取和SVM的人脸识别算法

Face Recognition Based on Nonlinear Feature Extraction and SVM

  • 摘要: 传统的PCA或LDA都是从像素的二阶依赖上考虑的,对于多像素之间的依赖性或像素的高阶关系不敏感。该文利用核函数方法提取像素高阶相关,并与线性SVM相结合来进行人脸识别。从Yale人脸库上的实验结果可以看出,非线性特征提取是很有效的,并且SVM分类器的性能优于最近邻分类器。
  • Scholkopf B, Smola A, Muller K. Nonlinear conponent analysis as a kernel eigenvalue problem[J].Neural Computation.1998, 10(5):1299-1319[2]Baudat G, Anouar F. Generalized discriminant analysis using a kernel approach[J].Neural Computation.2000, 12(10):2385-2404[3]Kim K I, Jung K, Kim H J. Face recognition using kernel principal component analysis[J].IEEE Signal Processing Letters.2002, 9(2):40-42[4]Moghaddam B. Principal manifolds and probabilistic subspaces for visual recognition. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, PAMI-24(6): 780-788.[5]Yang MH. Kernel eigenfaces vs. kernel fisherfaces: face recognition using kernel methods. Proc.of 5th IEEE Int. Conf. on Autonatic Face and Gesture Recognition, Washington D. C., 2002:215-220.[6]Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory, New York, NY: Wiley, 1998, Chapter 5.[7]Guo G, Li S Z, Chan K L. Support vector machine for face recognition[J].Image and Vision Computing.2001, 19(9-10):631-638[8]Mika S, Ratsch G, et al.. Fisher discriminant analysis with kernels. In Y. H. Hu, J. Larsen, E.Wilson, S. Douglas, ed., Neural Networks for Signal Processing, IEEE, 1999, IX: 41-48.[9]Scholkopf B, Smola A, et al.. New support vector algorithms[J].Neural Computation.2000, 12(5):1207-1245
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出版历程
  • 收稿日期:  2002-10-07
  • 修回日期:  2003-02-28
  • 刊出日期:  2004-02-19

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