基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

唐邦杰, 封筠

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2011.04.003

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2011, Vol. 24 ›› Issue (04) : 87 -93+108. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2011.04.003

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

唐邦杰, 封筠

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摘要

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析(PCA)为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明:2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D-PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。