基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究

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提出了一种独立分量分析 ( ICA )和遗传算法 ( GA )相结合的人脸自动识别方法 ,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的 ICA算法 ;为了减少计算复杂度 ,对原图像进行滤波降维 ,并用遗传算法对 ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集 ;最后 ,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决 .对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析的特征脸方法高 ,且计算量小于传统的基于 ICA人脸识别方法
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