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应用独立分量分析(ICA)方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析(PCA)方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。
基于独立分量分析的人耳识别方法
【摘 要】
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应用独立分量分析(ICA)方法从高阶统计相关性角度出发提取人耳图像的特征变量,并采用基于欧氏距离测度的最近距离分类器进行人耳图像的识别。与传统的主成分分析(PCA)方法相比具有更好的鉴别能力。通过与PCA的对比实验结果表明,该方法具有更高的识别率,对姿态和光照的变化也具有较好的鲁棒性。
【机 构】
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北京科技大学信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2006年19期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60375002）
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