边界近邻零空间鉴别分析

提出了一种边界近部零空间鉴别分析算法。算法首先定义了新的目标函数，通过对该目标函数的理论分析与证明指出首先用pca将高维样本降维至一个低维子空间，而在此低维子空间该目标函数并不损失任何有效的鉴别信息;算法不但能有效地解决本问题，而且仅需通过3次特征值分解就可求出具有正交性的投影矩阵，从而有效地提高了算法的识别性能。最后也给出了该算法基于核映射的非线性拓展。人脸库上的实验结果证实了所提方法的有效性。