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基于独立成分分析的图像特征提取研究 被引量：1

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摘要 本文主要专注于独立成分分析(Independent Component Analysis简称ICA)图像识别方面的算法研究,提出了混合信号的维数可以小于分离的独立成分的维数的过饱和算法,而且保证了相当的精度.在实际应用中意味着使用少量的信号采集设备就可以得到目标对象的本质特征,这在很大程度上降低了信号处理的成本,扩展了ICA的应用领域.
作者 解萍 王伟
机构地区 淮南师范学院计算机与信息工程系
出处 《赤峰学院学报（自然科学版）》 2012年第7期16-18,共3页 Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金 安徽省高校优秀青年人才基金项目(2012SQR L177) 2012年度安徽高校省级科学研究项目(KJ2012Z371) 淮南师范学院自然科学研究项目(2011IK88)
关键词 独立成分分析 图像特征提取 FASTICA
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献44

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共引文献31

同被引文献4

引证文献1

赤峰学院学报（自然科学版）
2012年 第7期

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