计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (31): 182-183.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.052
谢勤岚,陈 红
XIE Qin-lan,CHEN Hong
摘要: 核主成分分析(kernel PCA)是PCA的非线性扩展。该研究将kernel PCA应用于新颖人脸检测。作为训练数据的人脸图像被映射到高维特征空间。在特征空间中,kernel PCA抽取数据分布的主成分,构成主子空间。在该子空间中,通过优化方法寻找包含训练数据的最小超平面,作为新颖检测的决策界面。该新方法在ORL人脸图像库的数据集中进行了实验,测试精度较线性PCA方法有所提高。