基于离散小波变换的Overcomplete ICA并行结构

本文利用离散小渡变换提出了一种过完备独立成分分析(Overcomplete ICA)的禀性结构.它是一个由两个子 Overcomplete ICA 过程组成的混合系统。其中一个过程将高频的小波部分作为输入,另一个过程将低频的部分作为输入。这两个过程的输出结果最后被合并为最终的结果。对比现有的 Overcomplete ICA 算法,本文提出的方法利用了全部的观测信息.而两个子过程的有效输入长度仅为原来的一半。因此,本文提出了一种处理 Overeomplete ICA问题的新途径。文中的实验数据显示,通过此方法可以成功地分离混合的声音数据。

Overcomplete ICA和SVM结合的人脸识别

提出一种混合Overcomplete ICA人脸特征提取和SVM分类的人脸识别算法:基于Over-complete ICA的人脸特征提取方法,所得到的基图像数目是要多于源图像数目;同时结合支持向量机(SVM)是统计理论的学习方法,通过构造最优超平面使得具有最佳的分类效果。通过比较分析,该算法比最小距离分类方法能够得到更好的结果。