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文檔簡介
1、特征抽取是模式識(shí)別研究的最基本問題之一。對(duì)于圖像識(shí)別而言，抽取有效的圖像特征是完成圖像識(shí)別的首要任務(wù)。基于核的特征抽取方法是最近提出的一種非常有效的非線性特征提取的方法。 目前，盡管核方法在圖像等模式識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用的非常廣泛和成功，但也存在如下一些問題：一、構(gòu)造特征空間H中的核矩陣K所耗費(fèi)的計(jì)算量非常大；二、當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)N很大時(shí)，一方面會(huì)使得核矩陣的存儲(chǔ)空間急劇增加，另一方面造成核矩陣的不可逆。為此，該文就基于核的非線性特征抽取及
2、識(shí)別方法中的許多問題進(jìn)行了深入研究，在深入分析PCA（Principal Component Analysis）與KPCA（Kernel Principal Component Analysis）法的基礎(chǔ)上提出了一種兩階段的核特征抽取方法：PCA+KPCA，即在進(jìn)行非線性映射之前，首先利用經(jīng)典的主分量分析降維，然后再執(zhí)行核主分量分析（KPCA）。為了進(jìn)一步降低經(jīng)典PCA的處理時(shí)間，使本算法具有更高的效率，對(duì)C-PCA進(jìn)行了改進(jìn)，提出了直
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