基于力场转换的人耳散度特征提取和匹配

• 作者: 崔言伟
• 来源期刊: 中国电子商情·通信市场
• 学科: 工学
• 关键词: 人耳识别 力场转换 散度特征 SIFT
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 2013全国计算机网络与通信学术会议优秀论文
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3044字
• 语种: 中文

摘要

人耳作为一种新型的生物特征具有许多优点.相比于虹膜识别,人脸识别等,人耳具有可远距离拍摄、大小、结构等在成年以后基本不发生变化的明显优势.目前,二维的人耳识别方法如果希望获得较高的识别率,需要一些限制条件,比如姿态、光照、像素分辨率等；同时,头发、耳饰等物件的遮挡也会对人耳识别的准确率产生较大影响.本文利用基于力场转换算法(Force Field Transform)提取力场的散度特征(Divergence Features),然后加入人耳矩特征,通过sift算法进行身份识别,最后在人耳图像库上进行测试,实验结果表明该方法具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔言伟	北方工业大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0