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《信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集》2004年
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有限制的MFA-ICA的算法及其在特征提取中的应用

刘直芳  张继平  游志胜  
【摘要】:独立成分分析(Independent Component Analysis ICA)是盲信号分离(BlindSource Separation BSS)的一个重要解决方法。传统的ICA 是一种无噪声模型,而实际应用中噪声是大量存在的,同时传统ICA 要求源信号数小于等于观测信息号数等一些苛刻的限制条件,因此在实际应用时将遇到很多问题。根据多元统计中的因子分析模型,改变其假设条件,从而得到一种有噪声ICA 模型。为了能求解模型参数,引入平均场近似(Mean FieldApproximation MFA)原理来解决模型参数难于求解的问题。在传统的平均场近似独立成分分析基础上,针对图像特征提取,通过增加对模型参数的一些限制,使其能得到更为独立的图像特征,为图像的识别提供更可靠的特征信息,从而大大提高识别率。通过仿真模拟图形以及ORL 人脸数据进行实验,将传统的独立成分分析算法、无限制的MFA-ICA 算法以及增加限制条件的MFA-ICA 算法进行比较,从仿真模拟图形实验结果看,限制的MFA-ICA算法能分离出更独立的特征,而对于ORL 人脸数据,其结果表明,利用限制的MFA-ICA算法明显优于传统ICA 算法和无限制MFA-ICA 算法识别结果。

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