基于模糊隶属度函数的ICA特征提取和识别

• 作者: 何希勤 刘向东 姚玉未
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 独立成分分析(ICA) 隶属度 主成分分析(PCA) 人脸识别
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4281-4283
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2683字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于模糊隶属度函数的独立成分分析图像特征提取和识别方法.该方法首先通过主成分分析等对图像进行预处理,然后通过FastICA算法对图像进行处理,构造特征脸子空间,计算训练样本和待测样本在特征脸子空间中的投影,引入模糊隶属度函数,建立矢量隶属度函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有良好的识别分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘向东	辽宁科技大学应用数学研究所	56	914	16.0	29.0
5	何希勤	辽宁科技大学应用数学研究所	16	20	3.0	4.0
6	姚玉未	辽宁科技大学计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0