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基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法

Automatic Face Recognition Method Based on ICA and Maximum Entropy Modeling
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摘要 提出一种基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法。首先利用小波变换,提原始图像的低频子图,然后利用独立分量分析(ICA)进行特征提取,最后采用最大熵模型进行分类识别。实验表明该方法能更好地提高人脸的自动识别。 An Automatic Face Recognition Method based on independent component analysis and Maximum Entropy Modeling is proposed in this paper.Firstly,the low frequency subband of the original image is extracted through wavelet transform,and then the feature is extracted with independent component analysis,finally,face is recognized by Maximum Entropy Modeling. The experimental results show that method can rise automatic recognition rate of face.
作者 陈文庆
出处 《计算机与数字工程》 2006年第7期27-29,共3页 Computer & Digital Engineering
基金 2004年度湛江师范学院重点科研项目资助(项目编号:L0422)
关键词 小波变换 独立分量分析 最大熵模型 人脸自动识别 Wavelet transform,independent component analysis,Maximum Entropy Modeling,Automatic Face Recognition
  • 相关文献

参考文献5

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二级参考文献7

共引文献29

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