基于2DLDA与SVM的人耳识别算法

• 作者: 全星慧 吕秀丽 崔红飞 曹志民 赵丽华
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人耳识别 二维线性鉴别分析 提取特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 163-165
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2222字
• 语种: 中文

摘要

文中提出将二维线性鉴别分析（2DLDA）和支持向量机（SVM）相结合的人耳识别算法。先利用二维线性鉴别分析提取人耳图像的特征，再采用一对一的方法用支持向量机分类器实现人耳特征的分类识别。与传统的2DLDA对比实验结果表明，该方法具有更高的识别率，是一种非常有效的识别方法。