基于ICA和NFL分类的局部人脸识别方法

摘要：

@@ 独立元分析(ICA)[1]作为一种盲信号分离技术,是基于信号的高阶统计特性的分析方法.从数学上讲,独立元分析是一种对多变量数据进行非正交的线性坐标变换的方法,坐标轴的方向由可观察的混合数据的二阶和高阶统计信息确定,变换的目的是使变换后的变量间相互独立.

机标关键词：分类、局部、人脸、识别方法、独立元分析、盲信号分离技术、高阶统计信息、高阶统计特性、坐标变换、多变量数据、混合数据、分析方法、坐标轴、非正交、线性、数学

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：289,303