基于特征融合的人耳识别  

Ear Recognition Based on Feature Fusion

作　　者：陈春兰[1] 许立志[2] 

机构地区：[1]泸州职业技术学院,四川泸州646000 [2]四川理工学院,四川自贡643000

出　　处：《现代电子技术》2009年第22期135-137,共3页Modern Electronics Technique

摘　　要：分析Zernike矩人耳特征提取和非负矩阵分解(NMF)人耳特征提取的利弊。将线性判别分析的思想融入到NMF算法中,对传统的NMF方法进行改进。介绍一种融合特征人耳识别方法:将Zernike矩和传统非负矩阵分解融合提取人耳特征,得到一个分类能力更强的人耳特征矩阵,并采用BP神经网络进行分类识别,实验结果表明,应用融合特征方法提取人耳图像特征,可以提高识别效果。A new kind of feature fusion is presented after analyzed the obvious shortcoming of Zernike moments feature extraction and NMF in ear recognition.NMF feature and Zernike moments feature are brought to get a new feature which have higher discriminating power.BP network is used for classification.Simulation show feature fusion and appropriate network type can achieve satisfactory results.

关 键 词：人耳识别 特征融合 ZERNIKE矩 BP神经网络 非负矩阵分解 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]