基于RMFA-ICA的人脸识别

• 作者: 刘直芳 张继平 游志胜
• 来源期刊: 激光技术
• 学科: 工学
• 关键词: 平均场近似 独立成分分析 人脸识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 662-666
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4490字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3806.2005.06.032

摘要

针对有噪的ICA模型,提出一种有限制的平均场近似(restrictive mean field approximation,RMFA)的算法来求解ICA模型参数和源信号的估计问题.在传统MFA-ICA算法的基础上,提出将ICA中的模型参数和源信号均限制为非负,目的是使得提取出的特征更独立,更利于识别.通过手写体数字和仿真模拟人脸图形以及ORL人脸数据进行实验,将RMFA-ICA算法与传统的ICA算法和无限制的MFA-ICA算法进行比较,对于手写体数字和仿真模拟人脸图形,RMFA-ICA算法能分离出更独立的特征,对于ORL人脸数据,其结果表明,利用RMFA-ICA算法明显优于传统ICA算法和无限制MFA-ICA算法识别结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游志胜		12	66	5.0	7.0
2	刘直芳		3	15	2.0	3.0
3	张继平	电子科技大学自动化工程学院	2	38	2.0	2.0