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基于奇异谱和稳健独立分量分析的星载AIS接收信号分离算法 被引量:2
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作者 赵建森 谭智豪 +2 位作者 段海燕 刘侠 王胜正 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期293-302,共10页
[目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分... [目的]在高密度流量地区,船舶经常出现自动识别系统(AIS)信号碰撞的问题,故对接收机的分离性能和实时性能均提出了很高的要求。[方法]针对不同信噪比(SNR)下的混合信号,提出一种基于奇异谱分析(SSA)与稳健独立分量分析(RobustICA)的分离算法S-RICA。通过对单通道AIS信号的Hankel矩阵分别开展奇异值分解和时间序列重构,并利用奇异谱分析代替传统的独立成分分析(ICA)中的白化预处理,再采用峰度对比函数来计算分离矩阵每次迭代的最优步长,从而快速获取最优分离矩阵。[结果]仿真实验结果表明,当信号长度改变时,S-RICA的信号均方误差均可稳定在1.5左右,而快速独立分量分析(FastICA)算法则极不稳定;当SNR为0~9 dB时,S-RICA的误码率为0.97×10^(-2)~1.97×10^(-2),其性能较RobustICA和FastICA提升了1个数量级,且其在SNR为0~7 dB时比S-FICA提高了4~6 dB;S-RICA的平均计算时间和迭代次数分别为18.5 ms和13.6次左右,具有明显的优势。[结论]在样本容量和SNR变化的情况下,S-RICA均表现出更为优异的分离性能,研究成果可为S-RICA在未来星载AIS系统中工程应用提供参考。 展开更多
关键词 卫星通信系统 信号处理 分析 星载自动识别系统 快速独立分量分析 稳健独立分量分析 盲源分离
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基于快速独立分量分析算法的不同情绪下事件相关电位差异性分析
2
作者 余绍黔 贾泽光 李闯 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期131-137,167,共8页
针对不同情绪诱发的脑电(Electroencephalogram,EEG)存在差异这一特性以及传统的情绪诱导方法效果不明显的问题,采用虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术作为实验情绪诱导环境,并将三阶FastICA(Fast Independent Component Analysis)算法... 针对不同情绪诱发的脑电(Electroencephalogram,EEG)存在差异这一特性以及传统的情绪诱导方法效果不明显的问题,采用虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术作为实验情绪诱导环境,并将三阶FastICA(Fast Independent Component Analysis)算法与事件相关电位(Event-Related Potentials,ERP)技术应用于脑电数据的伪迹处理和分析。实验结果表明:通过去伪迹处理之后的正、负性情绪和中性情绪下的脑电信号在ERP的N1、P2阶段有着显著性差异。在N1时间窗上,低效价负性刺激相较于高效价正性刺激会获得更多的注意资源的分配。在P2阶段发现大脑不仅优先加工对个体产生威胁的负性刺激,同样对具有动机意义的各类刺激也会表现出优先加工。 展开更多
关键词 虚拟现实 快速独立分量分析 事件相关电位 脑电信号
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快速独立分量分析算法在局放超声阵列信号去噪中的应用 被引量:23
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作者 谢庆 张丽君 +3 位作者 程述一 侯姗姗 彭莉 律方成 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第18期160-166,191,共7页
根据阵列信号去噪需要最大限度保留"相位差"信息的要求,提出采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)对含噪局放超声阵列信号进行去噪处理。首先通过分离矩阵U实现混合信号中源信号与噪声信号的... 根据阵列信号去噪需要最大限度保留"相位差"信息的要求,提出采用快速独立分量分析(fast independent component analysis,FastICA)对含噪局放超声阵列信号进行去噪处理。首先通过分离矩阵U实现混合信号中源信号与噪声信号的逐次分离;然后采用波形相似性原则对分离后的信号进行盲抽取,获得去噪后局放超声信号;在此基础之上,对局放超声阵列信号模型进行了重构。同时,提出以阵列流型平均相角差、波形变化趋势、波形相似性以及去噪前后的信噪比等参数对局放超声阵列信号的去噪效果进行综合评价。最后,将FastICA用于实验室实测局放超声阵列信号的去噪。结果表明,FastICA能够很好的抑制局放超声阵列信号中的白噪声,在保证高信噪比的情况下,可最大限度地保留阵列信号的"相位差"信息,确保良好的测向效果。 展开更多
关键词 局部放电 快速独立分量分析 去噪 超声阵列信号
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改进的复值快速独立分量分析算法 被引量:3
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作者 尹洪伟 李国林 路翠华 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期22-25,30,共5页
针对复值快速独立分量分析算法(CFastICA)对初始权值敏感且收敛速度较慢的问题,提出了改进的CFastICA算法。该算法首先利用牛顿下降因子优化牛顿迭代的收敛方向,使分离矩阵在一定程度上接近最优值,然后去除牛顿收敛因子,利用普通牛顿迭... 针对复值快速独立分量分析算法(CFastICA)对初始权值敏感且收敛速度较慢的问题,提出了改进的CFastICA算法。该算法首先利用牛顿下降因子优化牛顿迭代的收敛方向,使分离矩阵在一定程度上接近最优值,然后去除牛顿收敛因子,利用普通牛顿迭代实现分离矩阵快速收敛。仿真实验表明:提出的算法拥有和牛顿下降CFastICA同样的收敛精度,收敛时间比牛顿下降CFastICA减少了近53%,且在低SNR下,提出算法的综合收敛性能明显优于CFastICA和牛顿下降CFastICA算法。 展开更多
关键词 盲源分离 复值快速独立分量分析算法 牛顿迭代
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基于快速独立分量分析与改进随机子空间算法相结合的次同步振荡模态辨识 被引量:4
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作者 王雨虹 宋志超 +1 位作者 孟宪敬 孙少华 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2022年第11期120-129,共10页
为了提高电力系统次同步振荡参数辨识精度,针对次同步振荡采样信号存在强噪声干扰和系统模态阶数定阶难的问题,提出一种快速独立分量分析技术和精确模态定阶改进随机子空间相结合的次同步振荡辨识方法。首先利用快速独立分量分析技术对... 为了提高电力系统次同步振荡参数辨识精度,针对次同步振荡采样信号存在强噪声干扰和系统模态阶数定阶难的问题,提出一种快速独立分量分析技术和精确模态定阶改进随机子空间相结合的次同步振荡辨识方法。首先利用快速独立分量分析技术对采样信号进行噪声和原信号的分离预处理,然后将处理后的信号作为新的信号输入到随机子空间算法,针对随机子空间算法存在系统模态阶数定阶难的问题,用精确模态定阶方法予以改进,避免出现虚假模态和模态遗漏的现象,最终快速确定主要模态,准确地辨识出信号的模态参数。通过理想算例、风电场标准模型和电网实测数据进一步分析验证,结果表明所提方法能够有效降低噪声干扰,缩短辨识时间,准确地辨识出信号的主要模态,提高了辨识精度。 展开更多
关键词 次同步振荡 快速独立分量分析技术 精确模态定阶 随机子空间法
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基于快速独立分量分析算法的气体绝缘开关设备局部放电混合信号分离与缺陷类型辨识 被引量:10
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作者 云玉新 赵笑笑 +2 位作者 李世鹏 李可军 张晓星 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期853-860,共8页
为解决气体绝缘开关设备(GIS)内多种绝缘缺陷并存时的混合局部放电(简称局放)的信号分离和缺陷类型辨识问题,提出了基于快速独立分量分析(FastICA)算法的GIS局放混合信号分离与模式识别方法。该方法具体包括:采用FastICA算法从局放混合... 为解决气体绝缘开关设备(GIS)内多种绝缘缺陷并存时的混合局部放电(简称局放)的信号分离和缺陷类型辨识问题,提出了基于快速独立分量分析(FastICA)算法的GIS局放混合信号分离与模式识别方法。该方法具体包括:采用FastICA算法从局放混合信号中分离出单一局放信号,针对各单一局放信号,提出的模式识别策略是通过增添相反符号和幅值归一化的单一局放信号用于分类器训练或者使用对信号符号不敏感的特征(如分形特征等)作为分类特征。算例分析结果表明,提出的方法能够实现GIS多绝缘缺陷局放信号的有效分离,并能对分离出的单一局放信号进行准确缺陷类型辨识,且具有抗噪能力强、计算速度快、robust性好等优点。 展开更多
关键词 气体绝缘开关设备 局部放电 快速独立分量分析 多绝缘缺陷 混合信号分离 缺陷类型辨识
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基于快速独立分量分析的谐波间谐波频谱分离算法 被引量:8
7
作者 杜文龙 杨洪耕 马晓阳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期115-122,共8页
在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成... 在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成分模型,将频谱中的谱线表示为多个频率成分分量的叠加,然后利用Fast ICA算法和最小二乘法得到频率成分参数,最终实现了对相邻多频率成分的测量。仿真结果表明,该算法可以在需求谱线数较少的情况下准确识别频率成分并保持较好的测量精度,且具有一定的抗噪能力。 展开更多
关键词 频谱分离 多频率成分 快速独立分量分析 间谐波 最小二乘法
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基于独立分量分析的快速定点算法 被引量:2
8
作者 李立峰 《无线电通信技术》 2003年第6期44-46,共3页
独立分量分析(ICA)近年来应用于盲信号分离中的最常用的方法。基于独立分量分析引入了快速定点ICA算法。定点ICA算法是一种离线的算法,既可以分离一个信号,也可以分离多个信号,并且该算法收敛速度很快,一般经过3~10次迭代即可有效地分... 独立分量分析(ICA)近年来应用于盲信号分离中的最常用的方法。基于独立分量分析引入了快速定点ICA算法。定点ICA算法是一种离线的算法,既可以分离一个信号,也可以分离多个信号,并且该算法收敛速度很快,一般经过3~10次迭代即可有效地分离源信号。该算法与其它算法相比较,收敛速度比较快,需要迭代的步骤少。 展开更多
关键词 独立分量分析 ICA算法 盲信号分离 负熵 快速定点算法 盲信号分离
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改进的独立分量分析算法 被引量:11
9
作者 季策 于洋 于鹏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1086-1088,1097,共4页
对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿... 对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率. 展开更多
关键词 独立分量分析 定点算法 牛顿迭代法 负熵 最速下降法
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单通道独立分量分析算法的比较分析 被引量:8
10
作者 黄大伟 戴吾蛟 +2 位作者 刘斌 唐成盼 罗飞雪 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2014年第1期135-138,共4页
分析单通道ICA方法中不同算法的适用范围和优劣程度,通过仿真实验证实了单通道ICA算法在单通道信号分离的实用性,并讨论了单通道ICA算法在变形分析中应用的可行性。
关键词 变形分析 独立分量分析 单通道ICA算法 仿真实验 适用范围
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基于快速独立分量分析的模态振型识别方法研究 被引量:13
11
作者 张晓丹 姚谦峰 刘佩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期158-161,174,共5页
快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频... 快速、准确地识别出结构的模态参数,特别是结构的振型是结构损伤精确识别与健康监测的重要前提。大多的模态参数识别时域方法都是从曲线拟合的角度或解算特征值的过程来实现。振型向量通过求解各阶模态的留数获得,这些方法依赖于模态频率与模态阻尼的识别。本文提出一种模态振型的直接提取方法,该方法基于快速独立分量分析技术,以模态响应之间的独立性构造目标函数,通过优化目标函数寻求振型向量的最优解,直接从结构自由响应或脉冲响应的数据矩阵中提取结构的振型向量。三自由度数值算例表明该方法有效,具有很高的识别精度且对测量噪声具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 快速独立分量分析 模态振型识别 鲁棒性
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基于最小二乘法和独立分量分析的间谐波检测算法 被引量:18
12
作者 孟玲玲 孙常栋 韩宝如 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期76-81,共6页
针对电力系统间谐波难于检测的问题,给出了一种基于最小二乘法和独立分量分析的间谐波检测算法。该算法利用快速傅里叶变换和最小二乘法确定基波和谐波的相关参数,构造出适当的虚拟观测信号,借助独立分量分析算法分离出基波、谐波和部... 针对电力系统间谐波难于检测的问题,给出了一种基于最小二乘法和独立分量分析的间谐波检测算法。该算法利用快速傅里叶变换和最小二乘法确定基波和谐波的相关参数,构造出适当的虚拟观测信号,借助独立分量分析算法分离出基波、谐波和部分易于检测的间谐波信号,然后根据已经获得的参数再调整观测信号矩阵,从而逐次分离检测出剩余的小幅度间谐波信号。仿真结果表明,该算法在实时性要求不高的情况下,无需先验知识、无需消掉原电力系统信号中基波和谐波便可以准确检测出临近基波或谐波的小幅度间谐波。与独立分量分析算法进行比较分析,该算法检测间谐波的性能具有明显的优越性。 展开更多
关键词 电力系统 间谐波 快速傅里叶变换 最小二乘法 独立分量分析
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基于快速独立分量分析的系统侧谐波阻抗计算方法 被引量:32
13
作者 赵熙 杨洪耕 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第23期139-144 151,共7页
提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)计算系统侧谐波阻抗的方法。根据系统侧和用户侧谐波源变化近似独立,用FastICA对公共耦合点电压与电流波动的x-y正交分量解混得到独立分量,利用最小二乘法求得混合系数;根据混合系数之间的线性关... 提出一种基于快速独立分量分析(FastICA)计算系统侧谐波阻抗的方法。根据系统侧和用户侧谐波源变化近似独立,用FastICA对公共耦合点电压与电流波动的x-y正交分量解混得到独立分量,利用最小二乘法求得混合系数;根据混合系数之间的线性关系,计算系统侧谐波阻抗值。该方法考虑系统侧和用户侧谐波的共同影响,一定程度上削弱了系统侧谐波变化的干扰,在谐波源相角波动较大情况下,具有更高的计算精度,且无需先验数据匹配。仿真分析和现场数据计算结果表明,该方法可以有效抑制系统背景谐波干扰,得到更为准确的系统侧谐波阻抗值。 展开更多
关键词 快速独立分量分析 电能质量 谐波发射 谐波阻抗 非干预式
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基于特征值分解和快速独立分量分析的谐波/间谐波检测方法 被引量:10
14
作者 孟玲玲 孙常栋 王晓东 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期61-66,共6页
针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知识的情况下,将单道电力系统混合信号通过时间延迟构造出多道观测信号,对其自相关函数进行特征值分解确定... 针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知识的情况下,将单道电力系统混合信号通过时间延迟构造出多道观测信号,对其自相关函数进行特征值分解确定原谐波/间谐波信号中源信号频率成分的个数,确定观测信号矩阵的阶数,再利用FastICA算法对谐波/间谐波信号中各个频率成分进行分离提取,借助频谱分析得到各个成分的频率估计。在此基础上,借助最小二乘法对谐波/间谐波信号进行幅值和相位估计。通过仿真实验与其他经典算法比较,充分说明了所提出算法的可行性、准确性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 谐波分析 特征值分解 快速独立分量分析 最小二乘法
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结合广义S变换和快速独立分量分析的局放信号中窄带干扰抑制方法 被引量:7
15
作者 李向群 伍亚萍 +2 位作者 庄旭菲 吉飞敏 张燕 《现代电力》 北大核心 2022年第5期597-604,共8页
针对现有方法对局部放电(partial discharge,PD)信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根... 针对现有方法对局部放电(partial discharge,PD)信号中窄带干扰抑制效果较差的问题,提出了一种基于广义S变换和快速独立分量分析的窄带干扰抑制方案。该方案首先利用广义S变换对染噪PD信号进行时频分析,在染噪PD信号的时频分布图中,根据窄带干扰和PD信号的不同时频特征,可以确定窄带干扰的特征区域;然后在窄带干扰的特征区域中,利用Candan算法对窄带干扰的频率进行估计;最后利用窄带干扰频率估计值和快速独立分量分析方法分离出PD信号,实现窄带干扰抑制。仿真和实测结果说明,所提方法可以有效抑制染噪PD信号中窄带干扰,并且能准确获取PD信号的波形特征,对比传统的奇异值分解方法和快速傅里叶变换滤波方法,文中方法对窄带干扰的抑制效果更好,残余干扰的能量较小。 展开更多
关键词 局部放电 窄带干扰 广义S变换 Candan算法 快速独立分量分析
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基于改进粒子群算法的独立分量分析 被引量:4
16
作者 谭萍 李伟娟 李明 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期124-128,共5页
提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速... 提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解. 展开更多
关键词 盲源分离 粒子群算法 独立分量分析 语音信号
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快速独立分量分析方法在感应电动机故障检测中的应用 被引量:2
17
作者 徐巍 郝弗非 +3 位作者 郝迁 李宁宁 杨挺 王兆霞 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第4期64-67,共4页
以检测到的交流感应电动机定子电流为实验数据,对定子正常和故障电流信号进行分析和比较,将基于快速独立分量分析的方法用于提取相应故障信号的特征点,进而对感应电劝机的故障进行检测和诊断.实验结果表明,将快速独立分量分析方法应用... 以检测到的交流感应电动机定子电流为实验数据,对定子正常和故障电流信号进行分析和比较,将基于快速独立分量分析的方法用于提取相应故障信号的特征点,进而对感应电劝机的故障进行检测和诊断.实验结果表明,将快速独立分量分析方法应用于感应电动机故障检测是可行的. 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 快速独立分量分析
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机械故障诊断的遗传-独立分量分析算法 被引量:2
18
作者 李良敏 温广瑞 +1 位作者 王生昌 刘红梅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期197-202,共6页
为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法。该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较复杂的现象,对其进行了简化;采用直方图法估计信号的概率分布... 为了解决现有独立分量分析算法需要根据源信号的峭度性质选择二次型函数的问题,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法。该算法选择互信息作为优化目标,针对互信息计算较复杂的现象,对其进行了简化;采用直方图法估计信号的概率分布,解决了互信息计算问题;采用遗传算法寻找使互信息最小的分离矩阵,实现了对线性混叠信号的分离。模拟信号分离结果表明,改进独立分量分析算法的性能优于FastICA算法。将该算法应用于滚动轴承故障诊断,实验结果表明,改进独立分量分析算法成功地分离出滚动轴承声音信号。 展开更多
关键词 故障诊断 独立分量分析 遗传算法 互信息
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含噪独立分量分析的期望最大化算法 被引量:6
19
作者 张和发 李立萍 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期527-531,共5页
把期望最大化(EM)算法应用到含噪ICA模型中,即假定源信号具有统计独立性,并将其放在贝叶斯估计框架中,提出一种解决含噪独立分量分析(ICA)的期望最大化(EM)算法。在含噪ICA模型中,假设源信号的均值和方差服从更为一般的均匀分布,提出的E... 把期望最大化(EM)算法应用到含噪ICA模型中,即假定源信号具有统计独立性,并将其放在贝叶斯估计框架中,提出一种解决含噪独立分量分析(ICA)的期望最大化(EM)算法。在含噪ICA模型中,假设源信号的均值和方差服从更为一般的均匀分布,提出的EM算法将混合矩阵和超参数交替进行处理,可以有效地估计混合矩阵和超参数在一定模型下的模型参数,从而能够估计出源信号。仿真结果说明,该方法能够很好地解决含有噪声ICA模型下的盲源分离问题。 展开更多
关键词 贝叶斯方法 盲源分离 期望最大化算法 独立分量分析
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基于独立分量分析和遗传算法的人脸性别分类 被引量:4
20
作者 王振花 穆志纯 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期197-200,264,共5页
性别是人脸反映的一个重要信息,通过人脸图像实现性别自动分类对大型人脸数据库的检索和识别具有重要意义。提出了一种新的结合独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)的人脸性别分类方法。首先采用快速独立分量分析方法(FastICA)提取人脸图... 性别是人脸反映的一个重要信息,通过人脸图像实现性别自动分类对大型人脸数据库的检索和识别具有重要意义。提出了一种新的结合独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)的人脸性别分类方法。首先采用快速独立分量分析方法(FastICA)提取人脸图像的独立基图像和投影向量,获得人脸的低维表征;然后通过遗传算法从该低维空间中选择对性别分类有利的特征子集;最后采用支持向量机进行分类。将ICA的空间局部特征提取功能、遗传算法快速寻优的特征选择功能以及SVM的强分类能力有机地结合起来。实验表明,该方法取得了很好的分类性能。 展开更多
关键词 人脸性别分类 独立分量分析 遗传算法 支持向量机
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