基于ICA多特征融合的人脸识别(英文)

基于ICA多特征融合的人脸识别(英文)
周昌军;魏小鹏;张强;白春光
【期刊名称】《应用基础与工程科学学报》
【年(卷),期】2009(17)5
【摘要】提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦变换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.【总页数】11页(P799-809)
【关键词】离散余弦变换;奇异值分解;非负矩阵分解;独立成份分析;融合;人脸识别【作者】周昌军;魏小鹏;张强;白春光
【作者单位】大连大学辽宁省智能信息处理重点实验室;大连理工大学管理学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于图像特征融合与决策融合的多模式人脸识别方法 [J], 刘瑾;张乐石;徐可欣
2.基于ICA的非线性自适应特征融合的人耳识别 [J], 敦文杰;穆志纯
3.基于PCA余像空间的ICA混合特征人脸识别方法 [J], 武妍;宋金晶
4.基于对称ICA的特征抽取方法及其在人脸识别中的应用 [J], 郑宇杰;杨静宇;吴小俊;於东军
5.人脸识别:一种基于特征融合及神经网络的方法(英文) [J], 於东军;赵海涛;杨静宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。