基于2DLDA与SVM的人耳识别算法  

Ear recognition algorithm based on 2DLDA and SVM

作　　者：吕秀丽[1,2] 崔红飞[1,2] 赵丽华[1,2] 全星慧[1,2] 曹志民[1,2] 

机构地区：[1]东北石油大学电子科学学院,黑龙江大庆163318 [2]黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心,黑龙江大庆163318

出　　处：《电子设计工程》2016年第3期163-165,共3页Electronic Design Engineering

基　　金：黑龙江省科技厅自然科学基金项目(F201108)

摘　　要：文中提出将二维线性鉴别分析(2DLDA)和支持向量机(SVM)相结合的人耳识别算法。先利用二维线性鉴别分析提取人耳图像的特征,再采用一对一的方法用支持向量机分类器实现人耳特征的分类识别。与传统的2DLDA对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,是一种非常有效的识别方法。In this paper, we propose a human ear recognition algorithm which combined two-dimensional linear discrimination analysis（2DLDA） and support vector maehine（SVM）. First of all, use 2DLDA for feature extraction in the human ear image, then applying one-against-one method, use SVM classifier for the classification recognition according to the human ear feature. Compared with classical 2DLDA, experimental results show that our method has higher recognition rate and it is a very efficient recognition method.

关 键 词：人耳识别 二维线性鉴别分析 提取特征 支持向量机 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]