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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Eigenspectra Versus Eigenfaces: Classification with a Kernel-Based Nonlinear Representor

verfasst von : Benyong Liu, Jing Zhang

Erschienen in: Advances in Natural Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This short paper proposes a face recognition scheme, wherein features called eigenspectra are extracted successively by the fast Fourier transform (FFT) and the principle component analysis (PCA) and classification results are obtained by a classifier called kernel-based nonlinear representor (KNR). Its effectiveness is shown by experimental results on the Olivetti Research Laboratory (ORL) face database.

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Metadaten
Titel
Eigenspectra Versus Eigenfaces: Classification with a Kernel-Based Nonlinear Representor
verfasst von
Benyong Liu
Jing Zhang
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Natural Computation

Print ISBN: 978-3-540-28323-2

Electronic ISBN: 978-3-540-31853-8

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11539087_83

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