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Kernel Model Applied in Kernel Direct Discriminant Analysis for the Recognition of Face with Nonlinear Variations 总被引：1，自引：0，他引：1
A kernel-based discriminant analysis method called kernel direct discriminant analysis is employed, which combines the merit of direct linear discriminant analysis with that of kernel trick. In order to demonstrate its better robustness to the complex and nonlinear variations of real face images , such as illumination, facial expression, scale and pose variations, experiments are carried out on the Olivetti Research Laboratory, Yale and self-built face databases. The results indicate that in contrast to kernel principal component analysis and kernel linear discriminant analysis, the method can achieve lower (7%) error rate using only a very small set of features. Furthermore, a new corrected kernel model is proposed to improve the recognition performance. Experimental results confirm its superiority (1% in terms of recognition rate) to other polynomial kernel models. 相似文献
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胡煜 《鞍山师范学院学报》2007,9(4):20-24
主要用偏最小二乘(PLS)方法和二次判别分析(QDA)有监督分类的方法来对基因芯片(微阵列)数据进行分析.PLS是一种提取海量的数据有效特征的有效方法,可以获得与原来基因芯片数据更为接近的成分的提取特征的效果.结果表明用PLS方法事先对数据处理可以提高基因芯片数据分析的准确性. 相似文献
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根据多项式可约性的Kronecker判别法,设计出判别有理系数多项式可约性的算法,并编写出相应的C语言程序,同时给出了若干计算结果. 相似文献
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