Face Recognition by Using FP-ICA Based on Secant Method

Yong-Hyun Cho

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yong-Hyun Cho

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.2

발행연도: 2005.6

수록면: 131 - 135 (5page)

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This paper proposes an efficient face recognition using independent component analysis(ICA) derived from the fixed point(FP) algorithm based on secant method. The secant method can exclude the complex computation of differential process from the FP based on Newton method. The proposed ICA has been applied to recognize the 20 Yale face images of 324x324 pixels. The experimental results show that the proposed ICA is superior to PCA not only in the restoration performance of basis images but also in the recognition performance of the trained images and the test images. Then negative angle as similarity measures has better recognition ratio than city-block and Euclidean.

#Independent Component Analysis #Fixed Point Algorithm #Secant Method #Face Recognition

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[학술지(정기간행물)] - / 1996 / Principal Component Neural Networks: Theory and Applications, Adaptive and learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control

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[학술지(정기간행물)] - / 1995 / Generation of Principal Component Analysis, Optimization Problems, and Neural Networks 8 (4) : 549 ~ 562

[학술지(정기간행물)] - / / Independent Component Analysis ?A New Concept? 36 (3) : 287314 ~ 1994

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