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论文研究基于Cholesky分解的K2DPCA人脸识别研究.pdf

上传者: 2020-03-10 19:53:08上传 PDF文件 857.17KB 热度 35次
论文研究-基于Cholesky分解的K2DPCA人脸识别研究.pdf,  K2DPCA(kernel2Dprincipalcomponentanalysis)是基于非线性特征提取的重要人脸识别方法,具有成功的应用.但对大规模训练数据库,其因核矩阵K规模过大、计算代价高而不能有效实现.采用选主元Cholesky分解方法,仅需计算核矩阵的对角线上元素和部分精选列,得到迹范数意义下核矩阵
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