一种基于2DPCA的人耳识别方法

摘要：

针对人耳识别问题,提出一种二维主分量分析(2DPCA)的人耳识别方法,该方法不需要预先将图像转换为一维向量,而是基于图像矩阵,直接计算图像协方差矩阵的特征向量作为人耳特征提取,大大加快特征提取的速度,从根本上克服了传统PCA在进行图像特征提取时耗时过多的缺点.并通过BP神经网络进行分类识别.实验结果表明,应用2DPCA方法提取人耳图像特征,可以大大提高识别效果.

关键词：人耳识别、主分量分析、二维主分量分析、BP神经网络

所属期刊栏目：31

分类号：O235;TP391(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：四川省科技厅应用研究基金课题资助项目07JY029-027

在线出版日期：2008-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：151-152,155