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基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
引用本文:余慧海,申金嫒,刘润杰.基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别[J].计算机工程与应用,2008,44(26):183-185.
作者姓名:余慧海  申金嫒  刘润杰
作者单位:郑州大学,信息工程学院,郑州,450052
基金项目:教育部留学回国人员科研启动基金,河南省杰出青年科学基金,河南省创新人才培养对象项目
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。

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
收稿时间:2007-11-7
修稿时间:2008-1-28  

Face recognition with new classifier based on ICA features
YU Hui-hai,SHEN Jin-yuan,LIU Run-jie.Face recognition with new classifier based on ICA features[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(26):183-185.
Authors:YU Hui-hai  SHEN Jin-yuan  LIU Run-jie
Affiliation:College of Information and Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450052,China
Abstract:A face recognition method based on Nearest Feature Line(NFL) combined with Nearest Neighbor(NN) is proposed.Firstly,the human faces data project to a low dimensional space with PCA,and then the features of faces are extracted by FastICA.At last faces are recognized by a classifier which is composed by NFL combined with NN.This method adequately uses the maximum similarity and shortest distance among the same person's faces.The experiment results show that the method can get a high recognition rate.
Keywords:Principal Components Analysis(PCA)  Independent Components Analysis(ICA)  Nearest Feature Line(NFL)  Nearest Neighbor(NN)
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