面部局部特征的独立分量分析及其应用

• 作者: 丁士圻 刘昌平 许高凤 黄磊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: LFA ICA 特征提取 人脸识别
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 图形、图像处理
• 页码范围: 185-187
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.10.055

摘要

特征提取方法一直是人脸识别研究中的热点,局部特征分析(Local Feature Analysis)算法不仅能得到面部的全局特征,而且能提取出其局部特征信息,但该算法得到的结果具有过多冗余相关信息不利于识别.由于独立成分分析(Independent Component Analysis)算法能够有效地提取信号的高阶统计特性,很好地去除了各分量之间的相关性.给出了融合这两种方法的特征提取方法,经实验测试表明该算法能有效地提取面部特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁士圻		22	166	8.0	11.0
2	许高凤		6	58	4.0	6.0
3	黄磊	中科院自动化研究所	3	10	2.0	3.0
4	刘昌平	中科院自动化研究所	2	7	1.0	2.0