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人臉識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別和機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，基于子空間分析的特征提取方法是人臉識(shí)別中特
征提取的主流方法之一。本文對(duì)目前應(yīng)用較多的子空間分析方法進(jìn)行了研究，具體介紹了線性子空間分析方法：主成分
分析（ＰＣＡ）、線性鑒別分析（ＬＤＡ）、獨(dú)立主成分分析（ＩＣＡ）、快速主成分分析（ＦａｓｔＩＣＡ），和非線性子空間分析方法：基于
核的ＰＣＡ（ＫＰＣＡ）的基本思想以及這些方法在人臉識(shí)別中的研究進(jìn)展和一些新的研究成果。此外，還應(yīng)用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
人臉庫對(duì)幾個(gè)基礎(chǔ)的子空間方法進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在幾個(gè)子空間分析方法中，ＦａｓｔＩＣＡ算法取得了最高
的識(shí)別率。最后，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)各算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析總結(jié)。
征提取的主流方法之一。本文對(duì)目前應(yīng)用較多的子空間分析方法進(jìn)行了研究，具體介紹了線性子空間分析方法：主成分
分析（ＰＣＡ）、線性鑒別分析（ＬＤＡ）、獨(dú)立主成分分析（ＩＣＡ）、快速主成分分析（ＦａｓｔＩＣＡ），和非線性子空間分析方法：基于
核的ＰＣＡ（ＫＰＣＡ）的基本思想以及這些方法在人臉識(shí)別中的研究進(jìn)展和一些新的研究成果。此外，還應(yīng)用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
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的識(shí)別率。最后，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)各算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析總結(jié)。
人臉識(shí)別
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