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摘要:
针对姿态偏转时人耳图像识别率显著降低的问题, 将局部切空间排列算法用于二维人耳特征的提取, 提出一种局部切空间排列多姿态人耳识别方法. 通过分析人耳图像的特点提出局部最大线性片构建策略, 并以远少于样本点个数的局部切空间拟合样本集, 再全局排列得到人耳低维流形. 实验结果表明, 该方法明显提高了姿态偏转下的识别率, 并且计算效率得到改善, 是一种有效的多姿态图像识别方法.
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文献信息
篇名 局部切空间排列多姿态人耳识别
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 多姿态识别 局部切空间排列 局部最大线性片构建策略 流形学习
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 855-863
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 9677字 语种 中文
DOI
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 穆志纯 北京科技大学自动化学院 140 1211 16.0 24.0
2 付冬梅 北京科技大学自动化学院 99 755 15.0 23.0
3 曾慧 北京科技大学自动化学院 12 51 4.0 6.0
4 董冀媛 北京科技大学自动化学院 9 67 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人耳识别
多姿态识别
局部切空间排列
局部最大线性片构建策略
流形学习
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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