计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (6): 294-296.
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摘要： 由于特征提取在模式识别中占据非常重要的位置，提出了一种非线性的特征提取方法。该方法通过结合LTSA和LDA算法来构造1／1标函数，通过优化该目标函数，可以提取非线性特征。该方法的主要优点是可以充分地利用训练样本的非线性结构和类别信息。在ORL和PIE数据库上的试验证明了算法的有效性。
关键词: 人脸识别 非线性特征 特征提取 SLTSA算法
Abstract: Feature extraction is a crucial step for pattern recognition. A nonlinear extraction method was propose＆ The objective function of the proposed method was formed by combining the ideas of locally tangent space alignment （LTSA） and linear discriminant anal
Key words: Face recognition, Nonlinear feature, Feature extraction, SLTSA algorithm
. 一种新的用于人脸识别的特征提取方法[J]. 计算机科学, 2009, 36(6): 294-296. https://doi.org/
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