基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别

被引：3

作者：

余慧海

申金媛

刘润杰

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 26期

基金：

教育部留学回国人员科研启动基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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。

引用

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