【摘 要】
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提出改进的求解独立成分分析参数的算法.该算法采用平均场近似原理,通过改变模型参数的限制条件,解决传统ICA算法中不能解决的问题.在图像特征的提取中,将模型中的混合矩阵和
【基金项目】
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青年科学研究基金项目支持(0030405505014)
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提出改进的求解独立成分分析参数的算法.该算法采用平均场近似原理,通过改变模型参数的限制条件,解决传统ICA算法中不能解决的问题.在图像特征的提取中,将模型中的混合矩阵和源信号均限制为非负,使提取的特征更为独立.利用语音信号、仿真图形及剑桥大学ORL人脸数据进行实验,从实验结果可以看出,改进的算法能有效地解决源信号数大于观测信号数的问题,同时该算法能分离出更独立的人脸五官特征,对ORL人脸识别结果分析表明,识别率从原来的87%左右提高到95% 左右,也说明该算法比传统的算法更有利于进行图像特征提取及识别.
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