人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究

摘要：

针对单一人耳识别对姿态变化鲁棒性较差的问题,鉴于人脸在图像性质和生理位置上与人耳具有相似性和互补性,使用了多模态特征融合的方法提高姿态变化下的识别率.与传统的独立成分分析首先获得独立的基向量(ICAl)不同,提出了利用ICA直接获得独立的鉴剐特征的方法(ICA2).在USTB图像库上分别将两种ICA特征进行单模态和多模态的融合.实验表明,两种特征的融合提高了单一模态的识别率,并且多模态识别优于单一的人耳或人脸识别.

关键词：人耳识别、人脸识别、独立成分分析、特征融合

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60375002,60573058;北京市教育委员会重点学科共建项目XK100080537

在线出版日期：2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：251-253,261