原文服务方: 现代电子技术       
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.
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文献信息
篇名 基于特征融合的人耳识别
来源期刊 现代电子技术 学科
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
研究方向 页码范围 135-137
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.22.040
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 陈春兰 2 2 1.0 1.0
2 许立志 5 21 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
人耳识别
特征融合
Zernike矩
BP神经网络
非负矩阵分解
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
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