基于独立分量分析的人耳识别方法

摘要：

应用独立分量分析(ICA)方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别.与传统的主成分分析(PCA)方法相比具有更好的鉴别能力.通过与PCA的对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性.

关键词：人耳识别、独立分量分析、主成分分析、最近距离分类器

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60375002

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：178-180