%0 Journal Article
%T 一种基于ICA和模糊LDA的特征提取方法
%A 王建国
%A 杨万扣
%A 郑宇杰
%A 杨静宇
%J 模式识别与人工智能
%P 819-823
%D 2008
%X 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.
%K 特征提取
%K 人脸识别
%K 独立成分分析(ICA)
%K 模糊线性鉴别分析(FLDA)
%K 模糊k近邻(FKNN)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10270.shtml