基于LBP和PCA特征提取的人耳识别

• 作者: 关瑜 唐婉冰 李琛 王子豪
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 人耳识别 特征提取 主成分分析 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.12.015

摘要

研究一种新的基于局部二值模式(LBP)和主成分分析法(PCA)的人耳识别方法.该方法结合PCA在提取全局特征方面的优势及LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能从人耳图像中提取出较好的用于识别的特征.相对于原始的LBP和PCA方法,结合LBP和PCA的人耳识别方法在识别率方面有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王子豪	北方工业大学计算机学院	4	3	1.0	1.0
2	关瑜	北方工业大学计算机学院	4	7	2.0	2.0
3	唐婉冰	北方工业大学计算机学院	4	3	1.0	1.0
4	李琛	北方工业大学计算机学院	8	8	2.0	2.0