基于ICA的非线性自适应特征融合的人耳识别

• 作者: 敦文杰 穆志纯
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人耳识别 独立成分分析 特征融合 核空间 降维
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与图形的融合
• 页码范围: 382-388
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6466字
• 语种: 中文

摘要

针对单一特征的人耳识别对旋转角度鲁棒性差的问题,提出一种非线性自适应特征融合的方法.首先提取人耳的2种具有互补性质的独立成分特征,然后将它们加权串联形成高维融合特征;最后通过核主元分析方法实现非线性降维.实验结果表明,当人耳有姿态旋转时,融合特征较单一特征的识别率有显著提升,且文中方法比传统的串联融合的识别结果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆志纯	北京科技大学自动化系	140	1211	16.0	24.0
2	敦文杰	北京科技大学自动化系	5	45	3.0	5.0