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基于分块独立成分分析的人脸识别

Face recognition based on BUICA

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【作者】 杨万扣王建国任明武杨静宇

【Author】 YANG Wan-kou1,WANG Jian-guo1,2,REN Ming-wu1,YANG Jing-yu11.Computer Science Department,Nanjing University of Science and Techology,Nanjing 210094,China2.Network & Education Center,Tangshan College,Tangshan,Hebei 063000,China

【机构】 南京理工大学计算机学院南京理工大学计算机学院 南京210094南京210094唐山学院网络教育中心河北唐山063000南京210094

【摘要】 提出分块独立成分分析的特征抽取方法,并成功应用于人脸识别。分块独立成分分析方法先对图像矩阵进行分块;然后对所有图像子块联合进行独立成分分析,构造特征空间;最后把图像所有的子块投影到特征空间提取特征进行分类识别。其特点是可以有效降低图像维数和有效提取图像局部特征。在YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,提出的分块独立成分分析方法明显优于独立成分分析方法。

【Abstract】 In this paper,a new face recognition technique based on block universal ICA(BUICA) is proposed.First,the original images are divided into blocks in proposed method,then ICA could be directly used to all the blocks to construct the eigenspace,at last the blocks of one images are projected to the eigenspace to feature extract and recognition.BUICA could reduce the image dimension and extract local features effectively.The experimental results on YALE and FERET face database indicate that the performance of BUICA is superior of that ICA.

【基金】 国家自然科学基金重点项目(No.60632050);国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.606472060);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(No.CX07B_118z)。
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2008年01期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】517
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