【摘 要】
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Fisherface是人脸特征提取中常用的方法，KPCA＋LDA能更好地解决非线性问题。本文把模糊技术与KPCA＋LDA相结合提出了一种新的特征抽取方法。首先用KPCA进行初次特征提取，然后利用FK
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,江南大学信息工程学院,南京理工大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60472060,60572034);中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室基金(RL200108);江苏省自然科学基金(BK2004058,BK2006081);图像处理与图像通信实验室开放基金项目(KJS03038)
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Fisherface是人脸特征提取中常用的方法，KPCA＋LDA能更好地解决非线性问题。本文把模糊技术与KPCA＋LDA相结合提出了一种新的特征抽取方法。首先用KPCA进行初次特征提取，然后利用FKNN计算图像对各类别的隶属程度，再在此基础上用LDA进行二次特征提取。在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。
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