基于Gabor滤波器和RBF网络的人耳识别

摘要：

入耳这种人体生物特征识别技术已受到广泛的关注.提出一种基于2-D Gabor滤波器和径向基函数(RBF)神经网络的人耳识别方法.应用Gabor滤波器对人耳进行多尺度多方向的特征提取,然后采用RBF神经网络优良的自学习能力和非线性分类能力进行入耳图像的训练和识别.与传统的PCA方法相比,该方法对光照和姿态转换具有很好的鲁棒性,并且对不同的数据库具有较好的泛化能力.在USTB人耳图像库的实验结果显示该方法的有效性.

关键词：Gabor滤波器、RBF、入耳识别

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60472006

在线出版日期：2010-04-21（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：700-703