基于独立分量分析的普适人脸识别系统

• 作者: 安高云 阮秋琦
• 来源期刊: 北京交通大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 fisher线性判别 独立分量分析 主分量分析
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 6-9,14
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2006.05.002

摘要

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮秋琦	北京交通大学计算机与信息技术学院	105	1445	20.0	32.0
2	安高云	北京交通大学计算机与信息技术学院	10	50	6.0	6.0