基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

摘要：

提出一种新的对人耳图像进行降维的方法.先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量.实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段.

关键词：人耳识别、小波变换、Haar小波、离散余弦变换、分块DCT

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60573058,60375002;北京市教委重点学科共建项目XK100080537

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：243-247