基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别

• 作者: 余慧海 刘润杰 申金嫒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主分量分析 独立变量分析 最近邻特征线分类器 最近邻分类器
• 年，卷（期）: 2008,（26）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 183-185
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.26.056

摘要

提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法.首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类.该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质.实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘润杰	郑州大学信息工程学院	33	196	8.0	12.0
2	余慧海	郑州大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
3	申金嫒	郑州大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0