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在模式识别领域，基于Fisher判别准则的FoleY—Sammon变换技术有很大的影响．但是线性判别并不总是最优的．文章提出了一种基于核技巧（Kernel tricks）的非线性的特征提取技术KFST（Foley-Sammon Transform with Kernels）——通过引入核技巧，可以在特征空间中有效计算FST．特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取．试验表明，KFST比FST具有更好的特征提取能力．