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摘要:
针对人耳识别问题,提出了一种由粗到细的两步识别方法.首先采用边界跟踪算法从侧脸图像上提取外耳及其轮廓曲线,然后利用基于改进Hausdorff距离的轮廓曲线对齐方法对图像库进行筛选得出候选的人耳图像,最后通过使用广义外耳局部特征点匹配方法从候选图像中精确匹配出与待测人耳相同的图像.采用轮廓曲线和局部特征点作为识别特征向量,利用改进Hausdorff 距离作为匹配量度方法,实现了基于2-D灰度侧脸图像的完全自动人耳识别,较有效地克服了光照和旋转角度变化对外耳识别的影响.实验结果表明,该方法计算量小、适应性强、鲁棒性好,极具实用价值.
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文献信息
篇名 基于轮廓曲线和局部特征点的自动人耳识别
来源期刊 光电子·激光 学科 工学
关键词 人耳识别 人耳检测 轮廓匹配 Hausdorff距离 局部特征点
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 图像和信息处理
研究方向 页码范围 549-553
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5340字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1005-0086.2008.04.033
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苑玮琦 沈阳工业大学视觉检测技术研究所 283 2226 21.0 31.0
2 田莹 沈阳工业大学视觉检测技术研究所 8 213 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
人耳识别
人耳检测
轮廓匹配
Hausdorff距离
局部特征点
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电子·激光
月刊
1005-0086
12-1182/O4
大16开
天津市南开区红旗南路263号
6-123
1990
chi
出版文献量(篇)
7085
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11
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