共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
提出了一种独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)相结合的人脸自动识别方法,人脸图像的独立的基的获取是采用基于四阶统计信息的ICA算法;为了减少计算复杂度,对原因像进行滤波降维,并用遗传算法对ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集,最后,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决,对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析 特征脸方法高,且计算量小于传统的基于ICA人脸识别方法。 相似文献
2.
传统独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)用于人脸识别首先是将人脸图像矩阵转换成向量求白化矩阵,然后利用快速固定点算法求分离矩阵,获得人脸图像独立基子空间,从而实现人脸识别.二维主元分析(Two-dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)无须将人脸图像矩阵转换成向量,直接利用二维人脸图像矩阵求协方差矩阵,其特征值与特征向量的计算得到简化.本文结合2DPCA与ICA算法的特点,提出2DPCA-ICA人脸识别算法.该方法通过2DPCA算法计算白化矩阵;接着利用ICA算法获得人脸图像的独立元;然后构造独立基子空间;最后依据测试样本在独立基子空间上的投影特征实现人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,2DPCA-ICA算法正确识别率与识别效率均高于PCA-ICA算法与2DPCA算法,是一种有效的人脸识别方法. 相似文献
3.
提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。 相似文献
4.
5.
6.
通过对独立分量分析(ICA)理论的研究以及对人机交互手势特征的分析,提出了一种基于ICA的静态手势特征提取与识别的方法。用ICA方法分别提取各类静态手势图像的独立分量特征(ICF),构成手势图像的独立基函数空间,对手势图像采用独立分量的最小二乘意义下的表示,结合系统的判别阈值实现对手势的分类识别。系统采用4类手势,共计80幅图像,对方法的有效性进行了检测。实验结果表明,这一方法不仅可行,而且能够获得满意的识别结果。 相似文献
7.
8.
基于统计区分度的SAR图像干扰评估方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对干扰信号和目标回波信号在图像上的统计特性差异,该文提出了基于统计区分度的SAR干扰评估方法。借助于独立分量分析(ICA),把SAR图像域上的干扰抑制问题转化为一种盲源分离问题。分别对高斯噪声干扰和类杂波干扰SAR图像进行ICA处理,并采用峭度准则进行干扰基图像分离。由于类杂波干扰信号具有和SAR回波信号类似的统计特征,相对于高斯噪声干扰的干扰抑制效果降低。理论分析和仿真验证了基于目标回波信号特征的类杂波干扰方法的有效性。 相似文献
9.
提出了一种基于独立成分分析和最小最大概率机的人脸识别系统。该系统首先从摄像头中捕捉包含人脸的实时图像,利用haar特征人脸检测算法定位人脸区域,并将其从原始图像中分割出来。为了更好地提取有效特征,采用了ICA的特征提取方式,结合改进误差估计的最小最大概率机的分类方法对输入的测试图像进行识别。实验证明,该系统能够快速有效地处理实时状态下的人脸识别任务,准确率达到了96.8%,并且对多姿态的人脸具有一定的鲁棒性。 相似文献
10.
11.
眼动伪差和工频干扰是临床脑电图(EEG)中常见噪声,严重影响其有用信息提取.本文尝试采用独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分离EEG中此类噪声.通过对早老性痴呆症(Alzheimer disease,AD)患者临床EEG信号(含眼动伪差和混入工频干扰,信噪比仅0dB)作ICA分析,比较了最大熵(Infomax)和扩展最大熵(Extended Infomax)ICA算法的分离效果,证实虽然最大熵算法可以分离出眼动慢波,但难以消除工频干扰,为此需采用扩展的最大熵算法;并知ICA方法在极低信噪比时也有较好的抗干扰性,且在处理非平稳信号时有好的鲁棒性;文中还结合近似熵(approximate entropy,ApEn)分析说明利用ICA去除干扰后有助于恢复和保持原始EEG信号的非线性特征.研究结果表明ICA方法在生物医学信号处理中具有潜在的重要应用价值,值得深入研究和推广. 相似文献
12.
13.
混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析(ICA)能够实现图像的去
相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律
的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA(VBICA)
的遥感
图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明:VBICA方法提取的独立分量具有均方
根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了9155%
,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很
好的应用前景。 相似文献
14.
混合像元已成为遥感图像处理、分类的难点和重点。独立分量分析( ICA)能够实现图像的去相关性以及得到相互独立的分量,但是,由于ICA模型的各成分独立性和数据统计分布规律的不变假设,影响了遥感图像分类精度。针对这一问题,提出了基于变分贝叶斯ICA( VBICA)的遥感图像分析方法,并利用遥感图像进行验证,结果表明:VBICA方法提取的独立分量具有均方根误差小、迭代次数少和稳定性较好的特点;基于VBICA方法的遥感分类精度达到了91.55%,且目视效果较好;VBICA方法突破了ICA的局限性,提高了遥感图像自动分类精度,具有很好的应用前景。 相似文献
15.
16.
17.
18.
提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性. 相似文献
19.
透过玻璃对场景成像,图像由场景实像和反光虚像线性叠加而成,直接影响到图像分析处理和计算机视觉应用等,可采用盲源分离方法进行反光分离。图像成像过程中的非线性因素,会使线性独立分量分析(ICA)用于反光分离结果不够精确。采用基于Hilbert-Schmidt独立性判断准则的快速核独立分量分析(FastKICA)进行图像反光分离。实验表明,快速核独立分量分析用于图像反光分离,在分离精度和速度上优于线性独立分量分析和常规核独立分量分析(KICA)。 相似文献