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  5. 一种基于ICA和模糊LDA的特征提取方法

一种基于ICA和模糊LDA的特征提取方法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 26次 | 上传用户：lahaidong
【摘 要】
：
独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)是两种经典的特征提取方法.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,在已有的两种方法进行特征抽取的基础上引入模糊技术,抽取重叠(离群)样本中有助于分类的特征.首先用 ICA 进行初次特征提取,然后采用模糊 k 近邻方法得到相应的样本分布信息,最后在此基础上用模糊LDA 进行二次特征提取,得到有效的特征向量集.在3个人脸数据库上的实验结果表明本文方法的有效
【作 者】
：
王建国 杨万扣 郑宇杰 杨静宇 
【机 构】
：
南京理工大学,唐山学院
【出 处】
：
模式识别与人工智能
【发表日期】
：
2008年06期
【关键词】
：
特征提取 人脸识别 独立成分分析(ICA) 模糊线性鉴别分析(FLDA) 模糊k近邻(FXNN) 
【基金项目】
：
国家自然科学基金重点项目;
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独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)是两种经典的特征提取方法.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,在已有的两种方法进行特征抽取的基础上引入模糊技术,抽取重叠(离群)样本中有助于分类的特征.首先用 ICA 进行初次特征提取,然后采用模糊 k 近邻方法得到相应的样本分布信息,最后在此基础上用模糊LDA 进行二次特征提取,得到有效的特征向量集.在3个人脸数据库上的实验结果表明本文方法的有效性.
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