【摘 要】
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提出了一种新的基于独立分量分析(ICA)的步态识别方法。对PC轴进行ICA运算，得到相互统计独立的IC轴，然后把步态序列投影到IC轴上得到表征样本的系数，最后对系数以马氏距高为标准用最近邻法做识别。为了提高计算效率，采用了一种快速并且鲁棒性好的方法── InfoMax算法来计算独立分量，此算法是一种基于神经网络信息传榆极大原则提出的育分离算法。此方法用USF步态库(71个样本)进行评估，并得到了较
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院 陕西西安 710071
【出 处】
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中国电子学会第十二届全国青年学术年会
论文部分内容阅读
提出了一种新的基于独立分量分析(ICA)的步态识别方法。对PC轴进行ICA运算，得到相互统计独立的IC轴，然后把步态序列投影到IC轴上得到表征样本的系数，最后对系数以马氏距高为标准用最近邻法做识别。为了提高计算效率，采用了一种快速并且鲁棒性好的方法── InfoMax算法来计算独立分量，此算法是一种基于神经网络信息传榆极大原则提出的育分离算法。此方法用USF步态库(71个样本)进行评估，并得到了较好的实验结果。
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