基于局部人脸图像的ICA人脸识别方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于局部人脸图像的ICA人脸识别方法

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【英文篇名】	ICA face recognition method based on partial face image
【下载频次】	★★★★★
【作者】	黄璞; 陈才扣;
【英文作者】	HUANG Pu; CHEN Cai-kou(College of Information Engineering; Yangzhou University; Yangzhou 225009; China);
【作者单位】	扬州大学信息工程学院;
【文献出处】	计算机工程与设计 , Computer Engineering and Design, 编辑部邮箱 2010年 11期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	分块; 独立分量分析(ICA); 主分量分析(PCA); 局部特征; 特征提取; 人脸识别;
【英文关键词】	partition; independent component analysis; principal component analysis; local feature; feature extraction; face recognition;
【摘要】	提出了一种基于局部人脸图像独立分量分析的特征提取方法。该方法将人脸图像分成若干个相等的部分,将分成的局部人脸图像矩阵作为训练样本,并先后从水平方向、垂直方向提取训练样本的独立分量。相较于传统的独立分量分析(ICA)方法,该方法具有如下优点:有效解决了传统ICA在进行特征抽取过程中的高维小样本问题;将局部人脸图像作为训练样本,这不仅增加了训练样本数,而且有利于提取人脸局部特征;依次从训练样本的水平方向、垂直方向提取训练样本特征,使得提取的特征不仅维数更小,而且能更有效地反映样本的局部信息。以上优点使得提出的算法较传统方法在人脸识别方面更稳定,识别率更高,在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性。
【英文摘要】	A feature extraction method based on partial face image independent component analysis is proposed.This method partitions the facial image into blocks firstly,then takes partial face image matrix as the training sample,and extracts horizontal and vertical independent components from the training samples sequentially.Compared with traditional independent component analysis(ICA),the developed method has the following advantages: it can effectively solve the problem of ICA in the process of feature extraction,...
【基金】	国家自然科学基金项目(60875004); 江苏省教育厅自然科学基金项目(07KJB520133)
【更新日期】	2010-07-09
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言特征抽取技术一直是模式识别及计算机视觉领域的重要研究课题之一[1],而如何有效地提取样本中包含的信息是特征抽取的主要目的。主分量分析(principal component analysis,PCA)[2]是使用的最广的特征抽取方法之一,它的基本思想是找到一组投影向量,使得样本投影后总体协方?

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