论文研究基于类边界壳向量的快速SVM增量学习算法.pdf

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中，利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进，在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量，使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验，分析了识别率及识别时间，结果表明该方法具有一定优势。