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基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别
被引量:
13
1
作者
赵海龙
穆志纯
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期2273-2278,共6页
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...
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。
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关键词
人耳识别
小波变换
线性判别分析
lda/fkt
支持向量机
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题名
基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别
被引量:
13
1
作者
赵海龙
穆志纯
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期2273-2278,共6页
基金
国家自然科学基金(60573058
60375002)
北京市教委重点学科共建项目(XK100080537)资助
文摘
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。
关键词
人耳识别
小波变换
线性判别分析
lda/fkt
支持向量机
Keywords
human ear recognition
wavelet transform
linear discriminant analysis
lda/fkt
support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换和LDA/FKT及SVM的人耳识别
赵海龙
穆志纯
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
13
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