一种基于2DPCA的人耳识别方法  

A New Kind of Ear Recognition Based on 2DPCA

作　　者：陈春兰[1] 曾黄麟[1] 

机构地区：[1]四川理工学院,四川自贡643000

出　　处：《现代电子技术》2008年第20期151-152,155,共3页Modern Electronics Technique

基　　金：四川省科技厅应用研究基金课题资助项目(07JY029-027)

摘　　要：针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图像特征提取时耗时过多的缺点。并通过BP神经网络进行分类识别。实验结果表明,应用2DPCA方法提取人耳图像特征,可以大大提高识别效果。Based on ear recognition,2DPCA method is given. This method doesnr t need transform image into ID vector, but image - based matrix,which computs the image covariance matrix directly for image feature extraction, it overcomes time -consuming .of traditional PCA in image feature extraction. BP network is used for classification. Simulation shows that using 2DPCA to extract ear image feature can achieve satisfactory results.

关 键 词：人耳识别 主分量分析 二维主分量分析 BP神经网络 

分 类 号：O235[理学—运筹学与控制论] TP391[理学—数学]