基于PCA与Fisherface互补双特征提取的人耳图像识别

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 7次 | 上传用户：q542936575

【摘要】

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人耳识别目前是一种新的生物特征识别技术,特征提取是模式识别技术中的关键环节,决定着分类结果正确率的高低,单特征提取方法需要在一定的条件下才能取得较高的识别率,但是采用双特征提取却可以克服单特征提取的这一局限性.为了提高分类结果的正确率,提出了一个全新的方法,即基于主成分分析(PCA)与fisherface的互补双特征提取方法,并将其运用于人耳图像识别中,在北京科技大学提供的人耳图像库上的实验结果表

【作者】

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王杨程科

【机构】

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江苏科技大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2012年02期

【关键词】

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主成分分析线性判别方法独立成分分析单特征提取双特征提取人耳识别 principal component analysis fisherface me

【基金项目】

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国家自然科学基金项目（51008143）

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