模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (5): 685-688    DOI:
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基于独立分量分析的人耳图像识别方法*
张海军1,穆志纯1,刘克2
1.北京科技大学 信息工程学院 北京 100083
2.国家自然科学基金委员会 北京 100085
Ear Recognition Method Based on Independent Component Analysis
ZHANG HaiJun1, MU ZhiChun1, LIU Ke2
1.School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083
2.National Natural Science Foundation of China, Beijing 100085

全文: PDF (335 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 人耳识别是一种新的生物特征识别技术.本文将独立分量分析应用于人耳图像的特征提取,并分别与最近邻分类器、RBF神经网络分类器和支持向量机相结合进行分类识别.实验结果表明基于独立分量分析的人耳识别方法优于传统的主分量分析方法.
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张海军
穆志纯
刘克
关键词 独立分量分析人耳识别支持向量机    
Abstract:Ear recognition is a new biometric technique. Independent component analysis is applied to the feature extraction of ear images. And the nearest neighbor classifier, RBF neural networks classifier and SVM are combined with the ICA respectively for the classification. The experiments show that the ear recognition based on ICA has better performance compared with traditional method of principal component analysis.
Key wordsIndependent Component Analysis    Ear Recognition    Support Vector Machines   
收稿日期: 2005-08-11     
ZTFLH: TP183  
  TP391.41  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60375002, 60573058)、北京市教委重点学科共建项目资助
作者简介: 张海军,男,1974年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别.E-mail: navy2000cn@sina.com.穆志纯,男,1952年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、人工智能、复杂系统的建模与应用.刘克,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为控制理论与计算机应用.
引用本文:   
张海军,穆志纯,刘克. 基于独立分量分析的人耳图像识别方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(5): 685-688. ZHANG HaiJun, MU ZhiChun, LIU Ke. Ear Recognition Method Based on Independent Component Analysis. , 2006, 19(5): 685-688.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I5/685
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