| 基于力场转换的人耳散度特征提取和匹配 |
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| 引用本文： | 崔言伟.基于力场转换的人耳散度特征提取和匹配[J].中国电子商情,2013(2). |
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| 作者姓名： | 崔言伟 |
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| 作者单位： | 北方工业大学信息工程学院,北京市石景山区,100144 |
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| 摘 要： | 人耳作为一种新型的生物特征具有许多优点.相比于虹膜识别,人脸识别等,人耳具有可远距离拍摄、大小、结构等在成年以后基本不发生变化的明显优势.目前,二维的人耳识别方法如果希望获得较高的识别率,需要一些限制条件,比如姿态、光照、像素分辨率等；同时,头发、耳饰等物件的遮挡也会对人耳识别的准确率产生较大影响.本文利用基于力场转换算法(Force Field Transform)提取力场的散度特征(Divergence Features),然后加入人耳矩特征,通过sift算法进行身份识别,最后在人耳图像库上进行测试,实验结果表明该方法具有较高的识别率.
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| 关 键 词： | 人耳识别 力场转换 散度特征 SIFT |
Ear Divergence Feature Extraction and Matching Based on Force Field Transformation |
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| CUI Yan-Wei.Ear Divergence Feature Extraction and Matching Based on Force Field Transformation[J].China Electronic Components & Devices Market:A & V Fornt-line,2013(2). |
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| Authors: | CUI Yan-Wei |
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