基于特征融合的人耳识别

• 作者: 许立志 陈春兰
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 人耳识别 特征融合 Zernike矩 BP神经网络 非负矩阵分解
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 科学计算与信息处理
• 页码范围: 135-137
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.22.040

摘要

分析Zernike矩人耳特征提取和非负矩阵分解(NMF)人耳特征提取的利弊.将线性判别分析的思想融入到NMF算法中,对传统的NMF方法进行改进.介绍一种融合特征人耳识别方法:将Zernike矩和传统非负矩阵分解融合提取人耳特征,得到一个分类能力更强的人耳特征矩阵,并采用BP神经网络进行分类识别,实验结果表明,应用融合特征方法提取人耳图像特征,可以提高识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈春兰		2	2	1.0	1.0
2	许立志		5	21	2.0	4.0