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由于PCA和LDA算法存在小样本问题(Smell Sample Size),结合D-LDA和Kernel,将线性不可分的低维空间映射到高维空间,并借助于"kernel技巧"克服了维度灾难问题,并且充分的利用曾经被抛弃的有用信息Null-Space。经过才ORL人脸库的实验表明,此方法比PCA,LDA提高了人脸识别的可分性,并有效地解决了小样本问题。