【摘 要】
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为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线
【机 构】
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东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室,中法生物医学信息研究中心,Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale U 1099
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为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线性可分,然后建立一个2层的KPCANet,提取出图像的主特征,最后将图像的主特征输入线性分类器中进行分类.实验结果表明,KPCANet对于人脸识别、物体识别以及手写数字识别效果良好,其分类效果优于现存的主成分分析网络(PCANet).同时,KPCANet的成分提取效果不受光照条件变化的影响,且对于遮挡以及微小的形变提取效果稳定.
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