%0 Journal Article
%T Face feature extraction method based on CGA and ICA<br>基于CGA和ICA的人脸特征提取方法研究
%A WU Jian-hua
%A LI Na
%A LI Jing-hui
%A CHEN Lan-feng
%A <br>吴建华
%A 李娜
%A 李静辉
%A 陈岚峰
%J 计算机应用
%D 2007
%I 
%X 独立分量分析方法是一种有效的人脸特征提取方法.为了提高独立分量分析法表征人脸特征空间的能力,采用遗传算法对特征空间进行选择优化,获得最优的人脸特征子集.针对遗传算法的随机初始化个体分布不均匀性问题,采用混沌种群生成算法,使遗传算法的搜索更具有全局性.仿真实验表明,该方法的识别率明显优于单一独立分量分析方法.
%K Fast Independent Component Analysis (FastICA)
%K Genetic Algorithm (GA)
%K face recognition
%K chaos<br>快速独立分量分析
%K 遗传算法
%K 人脸识别
%K 混沌
%K 人脸
%K 特征提取
%K 方法
%K 研究
%K based
%K method
%K feature
%K extraction
%K 识别率
%K 仿真实验
%K 全局性
%K 搜索
%K 生成算法
%K 混沌
%K 均匀性问题
%K 个体分布
%K 随机初始化
%K 特征子集
%K 最优
%K 选择优化
%K 遗传算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=14E16CBD274305125A58E90D829CC806&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=DB817633AA4F79B9&iid=5D311CA918CA9A03&sid=438F607B4D053FEF&eid=2D8A2D26AFF207D2&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=0&reference_num=8