| 独立成分分析算法及其在生物特征识别方面的应用 |
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| 引用本文： | 常诚,田秀华.独立成分分析算法及其在生物特征识别方面的应用[J].科技信息,2007(32). |
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| 作者姓名： | 常诚 田秀华 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学电子信息工程学院 辽宁兴城125105 |
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| 摘 要： | 独立成分分析方法(ICA)是最近几年发展起来的一种新的信号分离方法。本文综述了独立分量分分析的基本原理和数学模型。然后介绍了信息最大化(Informax)法、互信息最小法和极大似然估计法。最后讨论了独立成分分析在生物特征识别方面的应用。
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| 关 键 词： | 独立成分分析 非监督学习 生物特征识别 |
Independent Component Analysis and Its Applications to Biometrics |
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| CHANG Cheng.Independent Component Analysis and Its Applications to Biometrics[J].Science,2007(32). |
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| Authors: | CHANG Cheng |
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| Abstract: | Independent component analysis is a new signal separation algorithm. First,the principle and mathematical model of ICA is introduced. Then ICA based on Informax algorithm,ICA based on minimum mutual information algorithm and ICA based on maximum likelihood estimation algorithm are introduced separately. Finally,applications of ICA on biometrics are discussed. |
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| Keywords: | Independent Component Analysis (ICA) Unsupervised Learning Biometricsr |
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