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基于2DLDA与SVM的人耳识别算法研究

崔红飞  
【摘要】:近些年,生物特征识别技术已经成为一种不可或缺的身份识别手段,很多领域都涉及到了生物特征识别技术,如医疗诊断、军事、航空航天、个人身份识别等等,其主要原理是将计算机与生物传感器、声学、光学等多种高科技手段相结合,再根据生物体所具有的生理行为特征来完成识别达到最终目的。目前,人耳识别技术还没有广泛的被应用,是一种不成熟的身份识别技术。人耳识别的过程如下:首先,需要进行人耳图像采集并进行各种必要的图像预处理操作;然后,通过一系列的算法对处理后的人耳图像进行特征提取;最后,对人耳图像进行识别、分类。首先,本文主要介绍了人耳识别的研究意义、国内外研究现状并列举了一些典型的人耳识别算法;然后,详细的描述了人耳识别系统流程图,重点说明了人耳图像采集、人耳图像预处理,同时列出了用来衡量人耳识别系统优劣程度的几个技术指标;其次论述了本文用到的二维线性鉴别分析算法和支持向量机算法;最后进行仿真实验,验证了本文方法应用在人耳识别中的识别效果,对比了本文方法与2DLDA方法。本文提出一种将SVM与2DLDA相结合的人耳图像识别方法。该方法利用2DLDA提取人耳图像特征,使用SVM分类识别。在USTB人耳库1中进行实验,实验结果表明本文方法对人耳图像的识别率最高为98.33%,高于传统2DLDA方法。


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