基于Overcomplete ICA的人脸特征提取

• 作者: 朱思铭 江宇闻
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征提取 过完备独立成分分析
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图像处理
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2005.07.051

摘要

人脸特征提取是人脸识别中最重要的一个环节,人脸特征提取的一种主要方法是寻找一系列的基图像,然后再把人脸表示为这一系列基图像的线性叠加.PCA和ICA在寻找基图像的过程中,源图像和基图像的数目都是相同的.本文提出了一种基于Overcomplete ICA的人脸特征提取方法,所得到的基图像数目要多于源图像数目.最后采用最小距离分离器进行人脸识别的实验,并与PCA和ICA的识别效果进行比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱思铭	中山大学数学系	94	573	13.0	20.0
2	江宇闻	中山大学数学系	7	14	2.0	3.0