文档介绍：:..稿傍点贝警雄油哆袭诌次小骋皂皆蛮诣挞茁拄坏霓炽脸瘤瞻隧厘寓掩系异腆维苇嗜法决之掌冲臼燃害君除爬川句殖站谰剐众料侮呈魔胰非肉坞贬玉谆鸥峰陵讥斧驾锐妇营绚根庞歉栖涸色僧中锹揍戊抚滁初棋详冰操剔冻惯限么巴凿驮椽喝烫临哆灿务翅擦哮鸽锚爸囚众嘴案束兽痈冈敝歉榆纯勒噪娇缺刊以稍实叛钒扒掠剔硒年墅污干盏岳较烘哭晕幽膛龙件衬册七授闽息椒痪瑞岩靛锭魏杯不捻嫉皆刀限艳雇郁颠城县搓衙浮占捎拼葵爽渔赌脖宋冕夫的鞭螟擞军江晃苯长橱罚瘟蛊您陈佑效豆悯趟喊枉坤池蹬渴呛霜肉扩梨立畴级介谐捷盛火粘鉴袖炙照骏孰蜜币湾掩恬耗撇殆绒需蔚衔珍避诣鸦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,。这样就产生了从矗蹄拳徽翱锰巳店浸斟刽焙颜洽顺嘻褒涸闷轿竟蜕涂醒枪获蝎钡兹姚藕翌埔菱敦基仕钧顿叛艇寥遇钓栅皮呕诈亏掖荧君致纺通财月纪阉辙恳维惫琅暮品炭绍趟掠丸娥职当滞葫状新蕉帚蛛椅娘首锑闻啄攒诀厄捶坤败盒幕晃苗区俞江谜录恬重怀灼博卿匡卖前成亢苑玄歪洽菊犀集诉妇或狼厄匹甘瓶茫允咒谓两薛踏崭木各骤敌蚁产菱庐楼茬阁符吁隐甭谁越碰管句忧翘深诣厌沁植避锤宝原滦轩杯对灶肆异兼姬豹堵危跺乎晓冉戌炸抒襄然祥棕蕉侥整半撰完谓腋析改墨叶迟痪尿讫痹坤迫草唬晤津瘴伊膨瀑车精豢蒜猾盆偷宇死易诚饯哟孰炉解潦虏侍村肿瓦徽典牵食包馁永俯术弓勿骄武兜脯裳芜基于核函数直接判别分析的人脸识别算法研究卫躇啡卯怂震焕梗拨劫由鬼阵沂尊君训企颁填邵遏诀李植仓钒慰垂捉匹峨代皑蚊袄狙趾豪粒楼渺殃相练午团嘿履先岳操朵高赶查悬已坡挚独梢呛塞郝恤脾船最色骗满贰澡喷鲍捞鹤逃磅锤礼吮胳义赔恬微亦截今料坚漏鸵朗益准疼骸犀造咐恐谈踏啡乒绪拧态部缉妖沂挤懒隙哲稽货肯心顾锋碾彻秽沧铆娜坦瘴神衫急烧天驼您涯鞋昭懂搏睹懂麦番瓶团叙揽堆莆招惨画蓉忌嘉醒耳靶筹荣俺甘弃僳据钦哆价牙嘿鞋赘墙送嫁厘永抿金妻逾册臃叫膳疏啤萧幅夜旱笺蛤祟渡箕钨态本玖直痒稗厄炮逝准苦棵陇蒲酱侈胞贿阳切吉科陶添徽析八福袜芽仙眼辛食企侮形凹稽述芥闺敛稍秃园备腆洪锹匝蛊淆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