基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法

提出一种基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法.首先将人耳从侧面人脸中提取出来,然后采用主成分分析方法对人耳图像进行特征提取,最后采用球结构支持向量及对人耳图像进行训练和识别.与传统的多分类方法相比,该分类方法识别性能更高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.     

基于几何结构关键点的人耳检测

人耳识别是目前生物特征识别的一种重要技术,外耳图像上最具区分能力的特征就是外耳的形状特征和外耳的解剖学特征,比如对耳轮、耳垂、三角窝等部分。本文的方法首先将基于灰度识别转化为复杂度比较,从而增强可操作性,然后结合人耳特有的几何特征,进行结构特征基本点的选取,在选取时考虑在局部采用优化算法进行最优化选点,最后抓取选取的最优点进行曲线的拟合,得到人耳轮廓及特征结构。     

一种基于结构特征基本点的人耳识别定位的新方法

人耳识别时目前生物特征识别的一种重要技术,外耳图像上最具区分能力的特征就是外耳的形状特征和外耳的解剖学特征,像耳轮、对耳轮、耳垂、耳屏、对耳屏和三角窝等部分。本文首先将基于灰度识别转化为复杂度比较,从而进行筛选预处理,实现人耳的大致选区定位,然后进行结构特征基本点的选取,在选取时考虑在局部采用遗传算法或微粒群算法进行最优化选点最后抓取选取的最优点进行曲线的拟合,得到人耳轮廓及特征结构。     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

基于LDA/GSVD和支持向量机的人耳识别

针对人耳图像自身的特点并通过对现有方法的研究,提出了一种先利用LDA/GSVD算法对样本图像进行特征提取,然后运用SVM分类器对样本向量进行分类的人耳识别方法.此外,还对线性判别分析、广义奇异值分解和支持向量机的相关内容做了简要介绍.实验表明,LDA/GSVD很好地解决了在高维、小样本的情况下,使用Fisher线性鉴别分析的特征提取方法存在的病态奇异问题,把它与支持向量机有机地结合起来,构成了一种有效的人耳识别新方法.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

基于主元分析的人耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术.将主元分析法(PCA)应用于人耳图像识别,分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别,给出了具体的网络设计与性能比较分析.实验结果表明,应用PCA方法提取人耳图像特征,选择合适的分类器和网络结构,可以取得满意的识别效果.     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,增加了压力容器检测焊缝缺陷时定级的难度.提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法.首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量;然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于主元分析的入耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术．将主元分析法（PCA）应用于人耳图像识别，分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别，给出了具体的网络设计与性能比较分析．实验结果表明，应用PCA方法提取人耳图像特征，选择合适的分类器和网络结构，可以取得满意的识别效果．     

一种模块化神经网络的人耳识别方法

提出了一种基于模块化神经网络的人耳识别方法。对人耳图像进行一系列的预处理后,采用PCA方法对图像进行特征提取。构建了模块化神经网络模型,并用分层遗传算法对该模型进行优化,选择训练阶段样本和测试阶段样本对人耳图像进行训练和测试,得出识别率。实验结果表明,基于模块化神经网络的人耳识别相对于传统的神经网络优化了设计参数,得到最优体系结构,提高了人耳识别率。     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.     

外耳形状特征和内耳结构特征结合的人耳特征提取

针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法. 首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线. 利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量. 同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量. 长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性. 实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性.     

基于Gabor滤波器和RBF网络的人耳识别

人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人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。     

基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别

针对人头旋转时单一人脸识别率较差的问题,基于人脸与人耳位置上的关联性,提出人脸人耳多生物特征级融合的身份鉴别方法以克服姿态带来的影响．首先采用传统独立成分分析（ICA）方法及其变形分别提取出图像的局部和全局特征,然后将这2种互补的特征进行多模态加权串联融合,并采用基于非线性核函数的主元分析法（KPCA）降维．在USTB图像库上的实验表明,2种独立成分特征具有很好的互补性,多生物识别大大优于单一生物识别,且提出的核非线性降维方法进一步改善了识别性能．     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

基于核典型相关分析的姿态人耳、人脸多模态识别

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别. 实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高.     

一种具有姿态鲁棒性的三维人耳识别方法

针对现有三维人耳识别方法在姿态变化情况下性能下降明显的问题,提出了三维人耳沟回结构特征以及相应的三维人耳识别方法。通过曲面变化量对曲面的凸凹特性进行度量,进而提取入耳关键生理部件组成的沟回结构信息。利用提取的沟回结构特征进行三维入耳的迭代最近点（iterative closest point,ICP）粗对准,并进一步进行三维入耳ICP精对准。在UND生物识别图像库集合F和集合G上的实验显示,在姿态变化情况下该方法具有较好的鲁棒性,同时也取得了较现有基于ICP的三维人耳识别更高的识别率,用时更短。     

自商图像优化加权LBP直方图的光照变化人脸识别

针对光照变化环境下人脸识别难度大的问题,提出了一种基于自商图像(SQI)和加权局部二值模式(LBP)的光照变化人脸识别方法。首先,利用SQI方法消除光照变化;然后,将两个加权的多区域LBP分别应用于各个图像以提取光照不变特征;最后,将自商图像方法和加权LBP算法提取的直方图融合形成最终的特征向量并用于人脸识别。在扩展YaleB和CMU-PIE人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别方法,取得了更好的识别效果。