基于PCA与ICA的人脸识别算法研究

• 作者: 刘小双 张桂林 王仲君 王展青
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 特征抽取 主分量分析 独立成分分析
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 页码范围: 373-376
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1190.2007.03.013

摘要

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王展青	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	33	190	7.0	12.0
5	刘小双	武汉理工大学理学院	4	32	3.0	4.0
6	张桂林	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	69	1527	19.0	37.0
7	王仲君	武汉理工大学理学院	39	225	8.0	13.0