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針對人臉識別應(yīng)用，提出一種基于學(xué)習(xí)且具有鑒別能力的核圖像微分濾波器。首先，區(qū)別于現(xiàn)有濾波器的手工設(shè)計方法，該濾波器利用訓(xùn)練集動態(tài)學(xué)習(xí)獲得，通過在學(xué)習(xí)過程中融入線性判別分析（ LDA）思想，可在增加濾波后圖像類內(nèi)相似度的同時減小類間相似度；其次，在線性濾波分類器的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入二階微分信息，并結(jié)合核方法在高維空間下進(jìn)行濾波器學(xué)習(xí)，使得圖像中的細(xì)節(jié)和非線性信息可以得到更好的利用并獲得更具鑒別力的特征描述。AR和ORL人臉庫上的多組對比實驗結(jié)果表明，與線性可學(xué)習(xí)圖像濾波器IFL、不考慮微分信息的核圖像濾波器以及只考慮一階微分信息的核圖像濾波器進(jìn)行比較，所提算法可有效提高識別性能。
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