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基于小波变换的二维独立元在人脸识别中应用 被引量：15
1
作者 甘俊英 李春芝 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期612-615,619,共5页
针对二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)和独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)的特点,给出了二维独立元分析(Two-Dimensional Independent Component Analysis,2DICA)的概念。在2DICA算法... 针对二维主元分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)和独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)的特点,给出了二维独立元分析(Two-Dimensional Independent Component Analysis,2DICA)的概念。在2DICA算法的基础上,提出了基于小波变换(Wavelet-Transform,WT)的2DICA(Wavelet-Transform and Two-Dimensional Independent Component Analysis,WT-2DICA)人脸识别算法。首先,利用小波变换将原始图像的高频分量和低频分量进行不同程度的分离,并忽略高频分量,获得原始图像的基本特征;然后,利用2DICA算法求得投影特征;最后依据最近邻法则完成人脸识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果表明,WT-2DICA算法正确识别率高于2DPCA算法与2DICA算法,是一种有效的人脸识别方法。 展开更多
关键词 人脸识别 二维主元分析 二维独立元分析 小波变换 独立元分析
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基于WT-2DICA与改进Fisher算法的人脸识别
2
作者 甘俊英 李春芝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期212-214,共3页
小波变换与二维独立元分析(WT-2DICA)能有效提取人脸图像的高阶统计信息,但不能很好地识别受污损的人脸图像。改进Fisher算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题。该文结合2种算法的优点,融合改进Fisher算法的最... 小波变换与二维独立元分析(WT-2DICA)能有效提取人脸图像的高阶统计信息,但不能很好地识别受污损的人脸图像。改进Fisher算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题。该文结合2种算法的优点,融合改进Fisher算法的最佳投影方向与WT-2DICA算法的独立基子空间,获得了融合投影方向。实验结果表明,该融合算法具有较好的分类性能。 展开更多
关键词 改进Fisher算法 小波变换与二维独立元分析 分类器融合 人脸识别
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二维独立元成分不确定度的人脸识别研究
3
作者 李海燕 王仕民 《中国电子商务》 2014年第2期263-264,共2页
研究了2DICA（two-dimensional independent component analysis）二维独立元成分特征向量的人脸识别,发现不同的独立元成分在人脸识别过程中作用不同.对2DICA独立元成分的不确定度进行研究并求出人脸各个独立元成分的权值,很好地区分... 研究了2DICA（two-dimensional independent component analysis）二维独立元成分特征向量的人脸识别,发现不同的独立元成分在人脸识别过程中作用不同.对2DICA独立元成分的不确定度进行研究并求出人脸各个独立元成分的权值,很好地区分出了各个独立元成分的作用,并对权值进行优化,找到比较理想的权值,识别过程中对独立元成分进行加权处理并进行识别判断.使用了ORL图像库对本算法进行测试,实验结果表明本算法具有较好的识别性能. 展开更多
关键词 人脸识别 二维独立元成分分析 不确定度 独立元成分
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