基于2DLDA与SVM的人耳识别算法

作     者：吕秀丽 崔红飞 赵丽华 全星慧 曹志民 LV Xiu-li;CUI Hong-fei;ZHAO Li-hua;QUAN Xing-hui;CAO Zhi-min

作者机构：东北石油大学电子科学学院黑龙江大庆163318 黑龙江省高校校企共建测试计量技术及仪器仪表工程研发中心黑龙江大庆163318 

基　　金：黑龙江省科技厅自然科学基金项目(F201108) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2016年第24卷第3期

页      码：163-165页

摘      要：文中提出将二维线性鉴别分析(2DLDA)和支持向量机(SVM)相结合的人耳识别算法。先利用二维线性鉴别分析提取人耳图像的特征,再采用一对一的方法用支持向量机分类器实现人耳特征的分类识别。与传统的2DLDA对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,是一种非常有效的识别方法。

主 题 词：人耳识别 二维线性鉴别分析 提取特征 支持向量机 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.14022/j.cnki.dzsjgc.2016.03.048

馆 藏 号：203128959...