基于核化图嵌入的最佳鉴别分析与人脸识别

摘要

将压缩映射和同构映射引入核化图嵌入框架(kernel extension of graph embedding,简称KGE),从理论上证明了KGE框架内的各种核算法其实质是KPCA(kemel principal component analysis)+LGE(linear extension of graph　embedding,简称LGE)框架内的线性降维算法,并且基于所给出的理论框架提出了一种综合利用零空间和非零空间鉴别信息的组合方法,任何一种可以用核化图嵌入框架描述的核算法,都可以有相应的组合方法,在ORL,Yale,FERET和PIE人脸数据库上验证了所提出的理论和方法的有效性.