基于独立分量分析的普适人脸识别系统-中国学术期刊网络出版总库

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基于独立分量分析的普适人脸识别系统

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【英文篇名】	Generalized Face Recognition System Basing on Independent Component Analysis
【下载频次】	★★★★★
【作者】	安高云; 阮秋琦;
【英文作者】	AN Gao-yun; RUAN Qiu-qi(School of Computer and Information Technology; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】	北京交通大学计算机与信息技术学院; 北京交通大学计算机与信息技术学院北京;
【文献出处】	北京交通大学学报 , Journal of Beijing Jiaotong University, 编辑部邮箱 2006年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人脸识别; fisher线性判别; 独立分量分析; 主分量分析;
【英文关键词】	face recognition; fisher's linear discriminant; independent component analysis; principal component analysis;
【摘要】	在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.
【英文摘要】	In pattern recognition area,higher-order statistical relationship among variables attracts mare and more attention.Most current face recognition systems depend on second-order statistical relationship,which require principal component analysis to reduce dimensions of samples.But principal component analysis itself also depends on second-order statistical relationship,so an algorithm depending on higher-order statistical relationship is needed.In this paper we propose a generalized face recognition system ba...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(60472033); 国家“973”项目(2004CB318005); 教育部博士点基金资助项目(20030004023)
【更新日期】	2006-11-14
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	人们对人脸识别技术的研究已持续了很长时间,已存在一些经典的算法,如主分量分析算法(Principal Component Analysis,PCA)[1],Fisher线性判别规则(Fisher’s Linear Discriminant,FLD)[2]以及独立分量分析算法(Independent ComponentAnalysis,ICA)[3-4]等.但到目前为止仍存在许

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