基于主元分析的人耳图像识别方法  

EAR RECOGNITION BASED ON THE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

作　　者：张海军[1] 穆志纯[1] 张克君[1] 张成阳[1] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出　　处：《北京工商大学学报（自然科学版）》2005年第6期28-30,共3页Journal of Beijing Technology and Business University:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60375002)

摘　　要：人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术.将主元分析法(PCA)应用于人耳图像识别,分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别,给出了具体的网络设计与性能比较分析.实验结果表明,应用PCA方法提取人耳图像特征,选择合适的分类器和网络结构,可以取得满意的识别效果.As a new biometrics technique, the research of ear recognition is still at the premature stage. This paper applies the Principal Component Analysis （PCA） into the human ear recognition. The BP neural networks and the nearest scopes approach are used for classification. It also provides detailed network design and performance analysis. The experimental results indicate that PCA can achieve satisfactory results combined with appropriate network type, structure and sufficient number of training samples.

关 键 词：人耳识别 主元分析 BP神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]