一种新的核线性鉴别分析算法及其在人脸识别上的应用

摘要

基于核策略的核Fisher鉴别分析(KFD)算法已成为非线性特征抽取的最有效方法之一.但是先前的基于核Fisher鉴别分析算法的特征抽取过程都是基于2值分类问题而言的.如何从重叠(离群)样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决.本文在结合模糊集理论的基础上,利用模糊隶属度函数的概念,在特征提取过程中融入了样本的分布信息,提出了一种新的核Fisher鉴别分析方法--模糊核鉴别分析算法.在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.