基于LDA/GSVD和支持向量机的人耳识别  

Ear recognition using LDA/GSVD and SVM

作　　者：赵海龙[1] 穆志纯[1] 张霞[1] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出　　处：《上海理工大学学报》2009年第6期601-604,608,共5页Journal of University of Shanghai For Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573058);国家自然科学基金资助项目(60375002)

摘　　要：针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍.实验表明,LDA/GSVD很好地解决了在高维、小样本的情况下,使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在的病态奇异问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法.A new ear recognition method was proposed which utilizes the technique of LDA/GSVD to reduce the ear images＇ dimensions and takes the support vector machines as classifier. The experimental results about the USTB-77 ear database demonstrate that the new method can overcome the small sample size （SSS） problem,which usually leads to the ill-posed problem in Fisher linear discriminant analysis （FLDA）. With the method proposed, good acuracy can be achieved.

关 键 词：人耳识别 线性判别分析 广义奇异值分解 支持向量机 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]