基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别

被引:13
作者
赵海龙
穆志纯
机构
[1] 北京科技大学信息工程学院
关键词
人耳识别; 小波变换; 线性判别分析; LDA/FKT; 支持向量机;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2009.11.007
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
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。
引用
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页码:2273 / 2278
页数:6
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