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将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。首先对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果。
模糊支持向量机和独立成分分析在人脸识别中的应用
【摘 要】
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将独立成分分析(ICA)、模糊支持向量机(FSVM)以及三叉决策树相结合并应用于人脸识别。首先对人脸图像做独立成分分析,提取有利于分类的面部特征的主要独立成分,然后在特征空间中,用FSVM和三叉决策树相结合设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能够取得较好的分类效果。
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院
【出 处】
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华东船舶工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年06期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金
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