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基于模糊CCA的图像特征提取和识别

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2007-08-20

Journal:计算机工程

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:33

Issue:16

Page Number:144-146,149

ISSN No.:1000-3428

Key Words:特征提取;典型相关分析;隶属度;Fisher线性判别分析;图像识别;人脸识别

Abstract:利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法.通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布.利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征.可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形.在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了该方法的有效性.

Pre One:Impulsive noise removal by nonlocal fuzzy diffusion

Next One:Point-sampled surface simulation based on mass-spring system