ICA与PCA特征抽取能力的比较分析

• 作者: TIAN Qi 丁健 沈春林 芮挺
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 独立分量分析 主分量分析 特征抽取 重建模型
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.01.021

摘要

独立分量分析和主分量分析在模式识别领域中,处理的方法和思路有很多相似之处.本文对两者的原理及特点进行了分析,并分别设计了两者的重建模型字符识别方法.通过对美国国家邮政局USPS字库中全部数字字符完整的识别实验,对两种方法在模式识别中特征抽取能力作了全面比较和系统分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈春林	南京航空航天大学自动化学院	167	2275	26.0	37.0
2	芮挺	南京航空航天大学自动化学院	66	682	15.0	24.0
6	丁健	解放军理工大学工程兵工程学院	25	259	10.0	15.0