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針對人臉識別應用，提出一種基于學習且具有鑒別能力的核圖像微分濾波器。首先，區(qū)別于現(xiàn)有濾波器的手工設計方法，該濾波器利用訓練集動態(tài)學習獲得，通過在學習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上進一步引入二階微分信息，并結合核方法在高維空間下進行濾波器學習，使得圖像中的細節(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果表明，與線性可學習圖像濾波器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行比較，所提算法可有效提高識別性能。
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