基于SOFM的人脸图像聚类方法比较

• 作者: 刘燕子 曾晓勤
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸聚类 SOFM PCA ICA
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3237字
• 语种: 中文

摘要

通过实验探讨了几种人脸图像聚类方法的效果,并给出了一些定性的结论.首先是试图找出数据量的大小对聚类效果的影响,实验结果表明,聚类数据量的增加可以使聚类结果更好,并且使用PCA方法提取人脸特征时,人脸轮廓信息越多,聚类结果越好；其次是将人脸图像按五官分割成不同的部分,然后分别使用PCA和ICA方法提取特征进行聚类,实验结果表明使用ICA方法比使用PCA方法提取的特征的聚类效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘燕子	河海大学计算机与信息学院智能科学与技术研究所	1	1	1.0	1.0
2	曾晓勤	河海大学计算机与信息学院智能科学与技术研究所	45	302	8.0	15.0