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摘要:
目前已存在很多基于统计的人脸整体识别方法,独立元分析方法就是一种基于信号高阶统计特性的方法.但由于人脸光照、姿态、信息缺损等外部不可避免因素会引起整个人脸灰度图像产生很大的变化,因而会对这类整体统计性方法的稳定性产生很大影响.为此提出了一种基于独立元分析和最近邻特征线的局部人脸识别方法.首先,通过对人眼的手工定位并依据人脸几何特征完成对人脸图像的截取和局部分块,从而移除发型等无用信息;然后对每个局部图像进行PCA/ICA特征提取;最后的识别阶段,通过最近邻特征线方法得到各自识别距离,并通过对各部分设置合理的权重来综合判定.实验结果表明,作为一种有效的识别方法,分块独立元方法在识别率、识别的稳定性、应用的灵活性等方面都优于传统的整体识别方法.
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文献信息
篇名 基于ICA和NFL分类的局部人脸识别方法
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 人脸识别 主元分析 独立元分析 最近邻特征线
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 468-472
页数 5页 分类号 TP391
字数 3541字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.04.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 武妍 同济大学计算机科学与工程系 58 726 15.0 24.0
2 叶伊松 同济大学计算机科学与工程系 2 17 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
主元分析
独立元分析
最近邻特征线
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中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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