独立分量分析在图像特征提取中的应用

• 作者: 孔锐 张国宣 施泽生 郭立
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 独立分量分析 支持向量机 主分量分析 脸谱识别
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.01.021

摘要

本文探讨了独立分量分析在图像特征提取方面的应用.对一组自然景色图像进行独立分量分析,结果产生一组具有空间、频域的局部性及局部的方向选择性的视觉滤波器,这组视觉滤波器输出的独立元就是图像的特征(图像中的边缘和线段).利用此项技术,我们将无监督学习技术(独立分量分析)和有监督学习技术(支持向量机)相结合,提出了一种新的脸谱识别方法--基于独立分量分析和支持向量机的脸谱识别方法.利用ORL脸谱库进行脸谱识别实验以检验新方法的有效性.实验结果显示,新方法的识别率明显优于经典的特征脸方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立	中国科学技术大学电子科学与技术系	203	1655	20.0	30.0
2	张国宣	中国科学技术大学电子科学与技术系	11	303	8.0	11.0
3	孔锐	中国科学技术大学电子科学与技术系	10	277	8.0	10.0
4	施泽生	中国科学技术大学电子科学与技术系	17	417	9.0	17.0