【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第2期 369-372页,共4页

【作 者】： 张朝福 ; 马力妮 ; 荆禄娜

【摘 要】 研究人脸优化识别问题，提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法。利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理，并结合最近邻法分类器分类进行红外人脸识别。该方法不仅有效的提取了训练样本的非线性信息，而且有效的改进了识别效果。多次实验结果表明了，基于复合核函数KPCA的红外人脸识别率优于传统的核主元分析法（KPCA）和主元分析法（PCA）。结果表明，改进方法可减少识别时间，并保证了识别率一直稳定在比较高的水平。