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提出了基于特征矩阵和改进的奇异值分解的人耳识别算法。采用特征矩阵及Fisher最优鉴别分析方法将原始样本向最优鉴别矢量投影,有效地降低了维数,再进行奇异值分解后所得到的正交矩阵,进行人耳识别,实验结果验证该方法在人耳识别应用中的有效性。
基于改进奇异值分解的人耳识别算法研究
【摘 要】
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提出了基于特征矩阵和改进的奇异值分解的人耳识别算法。采用特征矩阵及Fisher最优鉴别分析方法将原始样本向最优鉴别矢量投影,有效地降低了维数,再进行奇异值分解后所得到的正交矩阵,进行人耳识别,实验结果验证该方法在人耳识别应用中的有效性。
【机 构】
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110142沈阳化工学院信息工程学院110142
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年10期
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究计划(20040291)
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