| 独立分量分析在模式识别中的应用 |
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| 引用本文： | 孟继成,杨万麟. 独立分量分析在模式识别中的应用[J]. 计算机应用, 2004, 24(8): 28-29,31 |
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| 作者姓名： | 孟继成 杨万麟 |
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| 作者单位： | 电子科技大学,电子工程学院,四川,成都,610054;电子科技大学,电子工程学院,四川,成都,610054 |
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| 摘 要： | 模式识别中关键的两个环节是模式的特征提取及利用分类器分类识别。采用独立分量分析进行特征提取 ,并比较了最近邻分类器和cos分类器的分类识别性能。利用ORL人脸图像数据库进行实验 ,结果表明独立分量分析与cos分类器相结合可得到更好的识别结果。
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| 关 键 词： | 独立分量分析 最近邻分类器 cos分类器 |
| 文章编号： | 1001-9081(2004)08-0028-02 |
Independent component analysis in pattern recognition |
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| MENG Ji-cheng,YANG Wan-lin. Independent component analysis in pattern recognition[J]. Journal of Computer Applications, 2004, 24(8): 28-29,31 |
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| Authors: | MENG Ji-cheng YANG Wan-lin |
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| Abstract: | Feature extraction and classification using classifiers are the two key steps in pattern recognition. Independent component analysis(ICA) was applied to feature extraction. Two kinds of classifiers, the nearest neighbor classifier and cos classifier, were compared. The experimental results based on ORL face database show that cos classifier with ICA is more effective than the nearest neighbor classifier with ICA. |
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| Keywords: | independent component analysis (ICA) nearest neighbor classifier(NNC) cos classifier(cosC) |
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