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基于独立分量分析和神经网络的人脸识别方法 总被引:3,自引:1,他引:3
提出了一种独立分量分析(ICA)和BP神经网络相结合的人脸识别方法(ICABP法),其中人脸图象独立基的提取采用快速独立分量分析方法(FastICA),BP网络采用改进的三层网络结构。该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性。实验表明,ICABP法明显提高了人脸的识别率。 相似文献
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提出了一种基于分块独立分量分析(BICA)的特征提取方法。该方法通过将人脸分块降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响,并先后将分块后重组的矩阵的行和列作为训练样本提取独立分量,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统独立分量分析(ICA)方法中存在的高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间。在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性。 相似文献
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PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数压缩技术,PCA方法所抽取特征的各分量之间是统计不相关的。ICA方法使用数据的二阶和高阶信息抽取数据的独立分量特征。在人脸图象识别的实际应用中,PCA与ICA方法各有胜负。PCA方法抽取出的主分量特征与ICA方法抽取出的独立分量特征是对原数据的两类不同描述,并设计出一个基于这两类特征的分类器组合方案;联合使用这两类特征,实验得出的人脸识别结果显示,基于分类器组合方案的识别结果优于单独使用PCA特征或ICA特征的单分类器方法。 相似文献
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文中采用了基于高阶统计信息的特征提取方法,即独立分量分析法(ICA).对数据所做的预处理不但提高了ICA估计模型的收敛速度,而且对消除光照影响起了一定的作用.识别过程中用了基于夹角余弦值测度的最近距离分类器,也较基于欧氏距离测度取得了更好的分类效果.实验表明,该识别方法比特征脸方法的识别率高,并且对人的小姿态变化和饰物影响很小. 相似文献
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基于独立分量分析的工频干扰消除技术* 总被引:4,自引:0,他引:4
简要介绍了ICA的基本原理和快速算法,在分析地震信号和工频干扰特点的基础上,利用ICA技术来消除地震记录中的工频干扰,并与常规方法进行比较。研究结果表明ICA在有效消除工频干扰的同时,能够保护有效信号,并且在提高资料的信噪比方面更有优势,具有良好的应用前景。 相似文献
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基于采样的二维独立分量分析的单训练样本人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。二维独立分量分析(two-dimensional independent component analysis,2DICA)是人脸特征描述和识别地一种非常有效的方法,但是必须有一定数量和代表性的训练样本的支持。当仅有一个训练样本时,该方法中的协方差矩阵就变成了零矩阵,方法就会失效。针对这一问题,提出了一种基于采样二维独立分量分析(sampled two-dimensional independent component analysis,S2DICA)人脸识别方 相似文献
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线性辨别分析(LDA)特征空间的坐标轴是非正交的,并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响.Okada[1]提出了一种优化正交系统,但运算量大,且增加了特征空间坐标轴的数目,影响分类器速度.本文提出一种新的正交分量辨别分析(OCDA),没有增加坐标轴的数目,并且稳定性和识别率都优于LDA. 相似文献
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介绍了独立分量分析技术的基本概念和原理,及其具有代表性的基于负熵最大的快算独立分量分析算法和基于核空间的独立分量分析算法,并分别对脑电中的眼电伪迹进行去除。通过仿真实验表明了独立分量分析算法较快速独立分量分析算法能更好去除眼电伪迹,具有较好准确性和鲁棒性。 相似文献
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基于改进独立分量分析的湿地变化检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
以湖北省洪湖湿地为研究区,采用2000年7月27日和2002年7月9日ETM+多光谱影像作为遥感信息源,提出了一种基于改进独立分量分析(ICA)的湿地变化检测方法。首先对传统ICA从初始值选取和迭代过程两方面加以了改进。然后对原始多波段影像进行缨帽变换,提取前后时相的湿度分量作为输入的混合影像,进行改进ICA变换。最后在变换得到的独立分量基础上,对代表变化区域的独立分量进行自适应阈值分割,得到湿地变化检测结果。实验表明,改进ICA法检测精度较传统ICA法及分类后比较法有所提高。 相似文献
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基于CGA和ICA的人脸特征提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
独立分量分析方法是一种有效的人脸特征提取方法。为了提高独立分量分析法表征人脸特征空间的能力,采用遗传算法对特征空间进行选择优化,获得最优的人脸特征子集。针对遗传算法的随机初始化个体分布不均匀性问题,采用混沌种群生成算法,使遗传算法的搜索更具有全局性。仿真实验表明,该方法的识别率明显优于单一独立分量分析方法。 相似文献
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为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。 相似文献
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采用方差滤波器确定人眼候选区域, 结合独立成分分析(ICA)方法对人眼进行快速定位, 能够有效地提取训练图像的高阶统计特征, 很好地去除基向量的相关性. 与主成分分析(PCA)和传统ICA方法相比具有更好的鉴别能力. 实验表明, 该方法的识别率可达97.3%, 并对光照和姿态变化也具有很好的鲁棒性. 相似文献
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目前已存在很多基于统计的人脸整体识别方法,独立元分析方法就是一种基于信号高阶统计特性的方法。但由于人脸光照、姿态、信息缺损等外部不可避免因素会引起整个人脸灰度图像产生很大的变化,因而会对这类整体统计性方法的稳定性产生很大影响。为此提出了一种基于独立元分析和最近邻特征线的局部人脸识别方法。首先,通过对人眼的手工定位并依据人脸几何特征完成对人脸图像的截取和局部分块,从而移除发型等无用信息;然后对每个局部图像进行PCA/ICA特征提取;最后的识别阶段,通过最近邻特征线方法得到各自识别距离,并通过对各部分设置合理的权重来综合判定。实验结果表明,作为一种有效的识别方法,分块独立元方法在识别率、识别的稳定性、应用的灵活性等方面都优于传统的整体识别方法。 相似文献
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