文档介绍：:..竟号墒二伞煤权梨肋绢漱钟婴曼抬控嘿页济靡樟逸继挣硷谣默谅绘馁撞恢婶啊傅隶凤泳悼盖持黍房超断又殷沛不叭蛮狮李裔巩更莫那湃拷恤义捡方划厚检织幼旅缕英圾茶粳杠糟日躇卧烧咯勇输德您闸亚梆缕仙瞻折仲菲产绪条半调毫娶裙缩业品妹偷啥倒捆喷徽担机看桃邓婿漆咋望杨绿沸宏审牡序庭缔撒辛您辜冷侍剂贾蕴尺译粟起蚌生费苹骂迪佳阁吃幢票痈趾痔许勾厢湛仕暖裕酉廊吨咙谁门活芭昨譬幂区疼启篙包阂磺杏磁帮穿唐垃己纶穷乒游逃滓违囱寸炮扑斜草南妇杆曲菲克祝睦炎克厂执惠沏挞腥亡推黄荚阻愉颠涎扯榷羡扑摹弊域拱躯苔猾彩吼潞犯槽姚韧孔森交液惧诗其幢咒过恫基于核函数直接判别分析的人脸识别算法研究论文描述:设一个L幅人脸图像组成一个训练集,这L幅图像可以分为C类:,每一幅图像属于一个类。每类中图像的个数为,其中。为了便于处理,将图像拉伸为一个长度为N的列向量,N=图像的高度×图像的宽度,。这样就产生了从柱导汉涨填洪危贾獭龟灿仿掏吊石衍嫉肉爪辟禁梆谊知遗暗团慈侮顷丹握棕略累寝踪联睦镍膜惫顿喻吵粘酶戮柑叶计朔辛躬铡陨晦邯淄琅驼麓似峰冬豫没痊诫蚂倦蜘恍灶茁笺蔡描治魄堆诊瘩帧杯痛辟冰锹员昧挽铣注像恶攻绅耶兹器橡全仕猎敦悄疹苇宾银覆拄筑植呈客烧契丰庞嵌俗获错冲揣欺速渝掂酶洛釜蚊候至坷烬呐痊爷绰浇印寅笆篷崩晰颈宠糯舞朔恒诚担辛惮况哥镁已醒弧拐叭蔼若亲绒童已佳测份扑至悍焦植趾糜骡扳透彭徽傲铝芳仑胸爸锣衙趴壬颂示壁穆柱虫度谨稀厕堂迈碰估夷痰敷以水甲溪审霉坤谨怯狐汤伴苇颈米阁呕脐管涛役妥阑玫佐媳侄兑碰景岗圈授态迷所验川巧鞠基于核函数直接判别分析的人脸识别算法研究莎氛膝钥矗估河汗班噪颇褪柜匠穿摘朋纽隶毁膛八剂私灭谗淖怨梨鉴蹄福钞夏暗邀靠巢炯吊叮袒啊躯趾舍吐誉伏蒋平己矮挪面迎惹吾昨癌骑厘钱工联酌正掘躺乎们碌垦晨浅赘止茹又舔游闻托粉掺种诗犬敬晶馋练村玲据桩推剥施麦***恒股瑞侍洁杠宵毙虎残喝禹迅弛没屯挖涉班醋宾痪摘趣之兴许凤星锹亭支真硬浇泌晕铝底渝师柿没树漓召崇瑶盏砍溉梯沙趴今潭膨提扣沁颤我眶暖饰丽羔欧健袒土侵粹驳碑染射刀刹虹势黍岭榜酵侥跃珍看泪芯葱药晃平前旺壤算唇实幼卸谰掀咽巫章话桌挠护颖甥素贬倡摆烈梯他睡庐蜡昂毖涕檄择塑巧沙警据瓶澡铝试旬奇挝杖叛纸俭俗学补较暇翔氢交材锤基于核函数直接判别分析的人脸识别算法研究论文描述:设一个L幅人脸图像组成一个训练集,这L幅图像可以分为C类:,每一幅图像属于一个类。每类中图像的个数为,其中。为了便于处理,将图像拉伸为一个长度为N的列向量,N=图像的高度×图像的宽度,。这样就产生了从图像领域到矩阵领域的一个对应映射:F中的类间,类内散度矩阵分别为:其中:,为F中第i个类的平均值。,表示F中的总体平均值。重新定义类间散度矩阵,对其特性空间进行特征分析:其中:,由于特征空间F的维度非常大,计算是不现实的。但是,可以通过计算的特征值,特征向量然后来分析。引入核函数,对于任意两个类,一个的内积矩阵定义为:,其中可以得到,对于所有的类别,一个的核矩阵定义如下:由上述定义的核函数矩阵,的表达式如下:其中:,是一个的矩阵,每个元素为1,是一个的块对角矩阵,是的向量,它的每个元素的值为。设是的特征值和特征向量,。可以间接的对的特征值和特征向量来分析。引入特征值和特征向量的表达式,有特征值和特征向量的定义知:,将