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基于定点ICA算法的人脸识别方法
引用本文:郭瑞,宋海娜,匡纲要. 基于定点ICA算法的人脸识别方法[J]. 计算机工程, 2004, 30(9): 159-161
作者姓名:郭瑞  宋海娜  匡纲要
作者单位:国防科大电子科学与工程学院一系,长沙,410073;国防科大电子科学与工程学院一系,长沙,410073;国防科大电子科学与工程学院一系,长沙,410073
基金项目:国家“863”计划基金资助项目(2001AA144170)
摘    要:提出定点ICA算法结合均一化欧氏距离的人脸识别方法。该方法不仅可以提取出独立主成分,而且收敛速度快,克服了PCA算法提取特征不独立和一般ICA算法收敛速度慢的缺点。在特征聚类方法中,均一化欧氏距离的聚类效果优于欧氏距离和马氏距离。在正交在预处理程中,投影特征空间维数的选取根据具体数据库和训练样本集通过试验确定。试验结果表明,该人脸识别方法具有较好的识别能力和鲁棒性。

关 键 词:人脸识别  ICA  图像特征提取  均一化欧氏距离
文章编号:1000-3428(2004)09-0159-03

Face Recognition Based on Fixed-point Algorithm
GUO Rui,SONG Haina,KUANG Gangyao. Face Recognition Based on Fixed-point Algorithm[J]. Computer Engineering, 2004, 30(9): 159-161
Authors:GUO Rui  SONG Haina  KUANG Gangyao
Abstract:A new Face Recognition method base on Fixed-Point algorithm and mean- Euclidean distance is presented. The method can get independent components and convergences very fast,while PCA cannt get independent components and general ICA convergences very slowly.In feature classification, mean- Euclidean distance performances better than general Euclidean distance and Mahalanobis distance. During orthogonalization pre-transaction,the number of dimensionality of Face Space depends on specific face-data and specific samples.Experiments demonstates a good recognition capability and robustness of our system .
Keywords:Face recognition  ICA  Image feature extraction  Mean- euclidean distance  
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