为了理解“用于多模式生物特征识别的广义局部性保留投影”这篇研究论文的知识点，我们需要从其标题、描述、标签和部分内容中提炼相关信息。论文中所提及的关键概念和技术，是理解和应用在生物识别领域的高维数据分析和特征融合技术的基础。
标题中的关键词“多模式生物特征识别”指的是结合多种生物特征（如指纹、脸像、声音、虹膜等）进行个人身份认证的技术。由于每种单一生物特征可能无法提供足够的识别精度或会受到某些限制，因此，将不同的生物特征结合起来，可以提高系统的整体性能和可靠性。
“广义局部性保留投影”（GLPP）是论文提出的核心算法。它是一种基于线性嵌入的子空间分析方法，旨在发现非线性流形结构。局部性保留投影（LPP）是一种流行的特征提取技术，能够保留原始数据的局部结构信息，有助于改进识别和分类任务的性能。将LPP拓展到复数域，形成GLPP，是为了更好地处理非线性因素，这在融合不同生物特征时尤为重要。
内容中提到的“特征级融合”是指在特征提取之后，将不同特征结合起来的一种数据融合技术。在论文中，作者提出了一种新颖的特征融合模式，即把两种特征视作复数向量的实部和虚部。这种融合方法能够减少冗余信息，同时获取区分性信息以提高系统性能。
“复杂融合”（Complex Fusion）是指通过复数向量来表示的特征融合，这在许多领域都是一个创新的概念。这种方法将特征以复数形式表示，利用复数的性质来探索和利用数据中的隐含信息。
在提到的“主成分分析”（PCA）和“Fisher判别分析”（FDA）中，这两种分析方法在降维和数据可视化领域广泛应用。PCA主要关注样本空间的欧几里得结构，可能无法揭示样本的潜在结构。而FDA尽管考虑了类别信息，但同样局限于线性结构。因此，GLPP通过使用最佳线性近似来发现非线性流形结构，克服了传统PCA和FDA的限制。
文中提及的实验对象是“面”和“掌纹”。这意味着论文中所提出的算法，是在通过结合面部图像和掌纹数据进行特征融合后，对这些数据进行识别和验证。
关键词中还包括“子空间分析”，这是模式识别和机器学习中的一种技术，目的是发现将原始数据转换到低维空间的有效线性或非线性变换。GLPP属于这种分析方法，并通过最佳线性近似来捕捉非线性流形结构。
这篇论文提出的GLPP算法，在结合了面部和掌纹特征的多模式生物特征识别中，通过复数域的特征级融合，实现了比单一模式生物特征和传统多模式生物特征识别算法更好的性能。该研究不仅展示了GLPP在特征融合方面的有效性，还表明了非线性分析在处理复杂生物数据集时的重要性。对于IT专业人士和相关领域的研究人员来说，这篇论文无疑提供了一种新的思路和方法，用于在生物特征识别领域进行更高效、准确的数据处理和分析。
