基于学习字典的稀疏表示人耳识别方法
特征提取是人耳识别系统中一个不可或缺的部分。本文将稀疏表示的思想引入到特征提取中：首先应用已有的降维算法对人耳图像进行降维来获得特征向量，然后通过基于学习字典的稀疏表示方法，将降维后的特征向量转化为稀疏表示系数特征向量来作为人耳识别的特征向量。在USTB人耳库上的实验结果表明，在一些基于全局特征提取的人耳识别算法中加入稀疏表示算法后，能有效提高算法的识别率。本文提出的对下采样算法降维后的特征向量进行基于学习字典的稀疏表示人耳识别方法，在噪声和遮挡实验中体现出不错的鲁棒性。
特征提取 人耳识别 学习字典 稀疏表示
江晨 穆志纯 张保庆 张金
北京科技大学自动化学院,北京 100083
国际会议
the 25th Chinese Control and Decision Conference(第25届中国控制与决策会议)
贵阳
英文
1487-1491
2013-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）