摘要
提出了一种新的快速对人耳图像进行特征提取的方法,先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后使用正交质心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。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的Fisherfaces方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效手段。
This paper proposed a quick new vectors construction method for ear retrieval based on wavelet transform and orthogonal centroids algorithm.It also compared the new method to the famous PCA-LDA method.The experimental results on USTB-79 ear database show that the proposed method can get approximately equal retrieval accuracy to PCA-LDA method,but it performs much better in speed than the latter.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第3期1148-1150,共3页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60375002,60573058)
北京市教委重点学科共建项目(XK100080537)
关键词
人耳识别
小波变换
HAAR小波
正交质心算法
ear recognition
wavelet transform
Haar wavelet
orthogonal centroids algorithm
