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一种基于2DPCA的人耳识别方法

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一种基于2DPCA的人耳识别方法

作者:陈春兰曾黄麟

来源:《现代电子技术》2008年第20期

摘要:针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图像特征提取时耗时过多的缺点。并通过BP神经网络进行分类识别。实验结果表明,应用2DPCA方法提取人耳图像特征,可以大大提高识别效果。

关键词:人耳识别;主分量分析;二维主分量分析;BP神经网络

中图分类号:O235,TP391文献标识码:B文章编号:1004373X(2008)2015102

A New Kind of Ear Recognition Based on 2DPCA

CHEN Chunlan,ZENG Huanglin

(Sichuan University of Scicnce & Engineering,Zigong,643000,China)

Abstract:Based on ear recognition,2DPCA method is given.This method doesn′t need transf o rm image into ID vector,but image-based matrix,which computs the image covariance matrix directly f o r image feature extraction,it overcomes time-consuming of traditional PCA in image feature extraction.BP network is used f o r classification.Simulation shows that using 2DPCA to extract ear image feature can achieve satisfactory results.

Keywords:ear recognition;PCA;2-dimensional PCA(2DPCA);BP network

随着科技的发展、社会的进步,身份验证的要求也日益迫切,包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。人脸识别已经取得了可喜的研究成果,但在实际应用中存在很多的困难:人脸是非刚体,存在表情变化会对人脸识别造成影响。

人耳特征与其他的生物特征一样是每个人与生俱来的,为人的内在属性,具有较高的稳定性及个体差异性。而人耳特征与其他生物特征不同的是,他具有普遍性、可采集性和不可伪造性等特点。人耳有着可靠、稳定和丰富的生理特征,并且人耳作为一种生物特征,具有独特的优点:人耳不受表情、化妆的影响;不易受伤,不受耳环、眼镜架等的影响;比人脸具有更一

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