改进的基于收敛域图像的人耳识别算法
利用收敛域图像进行人耳识别是一种新的有效人耳识别方法.本文提出了一种改进的基于收敛域图像的人耳识别算法,针对原算法在收敛域图像二值化过程中需手动设定阂值的问题和分类识别阶段计算量大的不足,通过自适应的闽值分割算法实现闽值的自动选取,同时将Canny算子和改进的单向Hausdorff距离结合实现快速分类.实验结果表明,该算法的阈值选取准确率较高,且分类识别速度快.在不同人耳库上实验分别达到93.5％和100％的识别率,证实了该算法的有效性.
人耳识别 力场转换 收敛域 特征提取 自适应阈值 识别算法
骆佳佳 穆志纯 王瑜
北京科技大学信息工程学院,北京,100083
国内会议
福州
中文
431-434
2008-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）