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数据场是一种用定量数据表达不确定概念的的数学模型,具有较强的聚类能力。论文根据数据场理论,引入势函数,提出一种基于无监督学习的模式分类方法,将其作为PCA(Principal Component Analysis)方法的后端分类器,应用到人脸识别中。实验表明基于数据场的PCA方法是一种有效的人脸识别算法,具有较好的鲁棒性。