基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别

摘要：

人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支.针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,本文提出了一种新的人耳识别方法,即先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用LDA/FKT算法对小波分解后得到的低频信息进行降维,进而获得图像的特征向量,最后采用支持向量机作为分类器对样本向量进行判别.实验证明,本文提出的方法不仅较好地解决了人耳识别中的小样本问题,而且还取得了比传统的PCA+LDA方法更高的识别率,是一种有效的人耳识别方法.

关键词：人耳识别、小波变换、线性判别分析、LDA/FKT、支持向量机

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4;TP392(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60573058, 60375002;北京市教委重点学科共建项目XK100080537

在线出版日期：2010-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2273-2278