基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究

• 作者: 丁佩律 康学雷 张立明 梅剑锋
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析(ICA) 主分量分析(PCA) 遗传算法(GA)
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 页码范围: 361-364
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2001.05.010

摘要

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,对原图像进行滤波降维,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的特征脸方法高,且计算量小于传统的基于ICA人脸识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立明	复旦大学电子工程系智能与图像实验室	104	1550	23.0	34.0
2	丁佩律	复旦大学电子工程系智能与图像实验室	7	193	5.0	7.0
3	康学雷	复旦大学电子工程系智能与图像实验室	6	221	4.0	6.0
4	梅剑锋	复旦大学电子工程系智能与图像实验室	2	87	2.0	2.0