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将独立分量分析(Independen t Com ponen t A na lys is,ICA)作为人脸特征提取方法。ICA所提取的特征分类能力强、相互独立,对像素间高阶统计特性敏感,并且不易受光照变化的影响。实验结果表明,基于ICA的人脸特征提取方法的识别性能优于特征脸法。针对传统的ICA算法(In form ax算法)存在迭代次数多,难收敛,并且需要人工设定步长来调整学习速度的不足,本文采用F astICA作为ICA的快速算法,并将其关键迭代步骤加以改进,减少了耗时的雅可比矩阵求逆的运算次数。