基于二维主分量分析的人耳身份识别研究  

Ear Recognition Based on 2D Principal Component Analysis

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作  者:唐邦杰[1] 封筠[1] 

机构地区:[1]石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄050043

出  处:《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2011年第4期87-93,108,共8页Journal of Shijiazhuang Tiedao University(Natural Science Edition)

基  金:河北省科学技术研究与发展计划(10213516D)

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。Feature extraction is one of the essential techniques to solve the problems of ear recognition effec- tively. The principal component analysis (PCA) method, as a typical linear subspaee method, is applied exten- sively to feature extraction. The intensity of calculation can be reduced significantly and features can be extracted more effectively if 2D-PCA method based on 2D image matrix is utilized for ear recognition. With the data from USTB human ear database 1,2, and 3, the recognition performance of 2D-PCA and PCA are compared with dif- ferent feature dimensions, contribution rates and similarity measures when nearest neighbor classifier is adopted. The cross-validation experimental results showed 2D-PCA method can obtain higher recognition rate with less training time than PCA method. 2D-PCA method based on two-dimensional image matrix is effective and robust in ear recognition.

关 键 词:人耳识别 PCA 2D—PCA 线性子空间 特征提取 

分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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