核主成分分析
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。
核主元分析
3.2 核主元分析(kernel PCA) 53-55
核PCA
于是,本文在线性PCA的基础上,重点研究了非线性的核PCA(kernel PCA),这种非线性的降维方法已在人脸识别,虹膜识别等领域获得了广泛的应用。
核主分量分析
...别分析,核主分量分析,核非线性鉴别分析, 变化光照人脸识别 [gap=4165]Key words】 Feature Extraction; FDA; kernel PCA; Kernel NDA; Face Recognition under Varying Illumination;..
实验结果表明,结合核主成份分析的特征提取,支持向量机方法是一种很有前景的多目标图像分割技术。
In this paper, kernel independent component analysis (KICA) 's principle and algorithm are introduced, and then the KICA comparison with some other ICA and principal component analysis (PCA) is given.论文介绍了基于核空间的ICA的原理和基本算法,然后介绍了该算法与典型ICA和主成分分析(PCA)在盲源信号分离中的比较。