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论文提出一种融合奇异值主元投影特征与核主元投影特征的静态人耳图像识别算法。该算法能够弥补采用单一奇异值分解(SVD)和核主元分析(KPCA)提取人耳特征时的不足,减少了识别算法对噪声和光照条件的敏感性,进一步提高了静态人耳图像的识别性能。在自建人耳库和CP人耳库中的大量实验表明本文算法的合理性和有效性,为实际中处理人耳识别问题提供了参考。