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針對(duì)人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的信息均為高維特征向量且人臉識(shí)別易受表情變化影響等問題，本文提出一種基于測(cè)地距離的KPCA人臉識(shí)別方法，該方法利用非線性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人臉數(shù)據(jù)映射到高維空間，進(jìn)而在高維空間中提取人臉的主成分，其中核函數(shù)為多項(xiàng)式核函數(shù)；然后引入測(cè)地距離替換原來的歐氏距離進(jìn)行相似度量，其能更準(zhǔn)確地測(cè)量出兩像素點(diǎn)間的實(shí)際距離，使得人臉識(shí)別率受表情變化影響小。該方法不但可以實(shí)現(xiàn)降維，而且還能達(dá)到有效提取特征的目的。在ORL人臉庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的識(shí)別率明顯優(yōu)于PCA、KPCA等方法的識(shí)別率。
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