摘要：传统的PCA或LDA都是从像素的二阶依赖上考虑的,对于多像素之间的依赖性或像素的高阶关系不敏感.该文利用核函数方法提取像素高阶相关,并与线性SVM相结合来进行人脸识别.从Yale人脸库上的实验结果可以看出,非线性特征提取是很有效的,并且SVM分类器的性能优于最近邻分类器.

关键词：非线性特征提取 svm 人脸识别 kpca kda 

单位：东南大学无线电工程系，南京210096