【摘 要】
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为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络（KPCANet）.首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线性
【机 构】
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东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室,InstitutNationaldelaSanteetdelaRechercheMedicaleU1099,LaboratoireTraitementdu
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China（No.61201344,61271312,61401085,11301074）, the Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education（No.20120092120036）, the Program for Special Tal
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为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络（KPCANet）.首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线性可分,然后建立一个2层的KPCANet,提取出图像的主特征,最后将图像的主特征输入线性分类器中进行分类.实验结果表明,KPCANet对于人脸识别、物体识别以及手写数字识别效果良好,其分类效果优于现存的主成分分析网络（PCANet）.同时,KPCANet的成分提取效果不受光照条件变化的影响,且对于遮挡以及微小的形变提取效果稳定.
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