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人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究
引用本文:穆志纯 敦文杰. 人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究[J]. 计算机科学, 2009, 36(5): 251-253
作者姓名:穆志纯 敦文杰
作者单位:北京科技大学信息工程学院,北京,100083;北京科技大学信息工程学院,北京,100083
基金项目:国家自然科学基金,北京市教育委员会重点学科共建项目 
摘    要:针对单一人耳识别对姿态变化鲁棒性较差的问题,鉴于人脸在图像性质和生理位置上与人耳具有相似性和互补性,使用了多模态特征融合的方法提高姿态变化下的识别率.与传统的独立成分分析首先获得独立的基向量(ICAl)不同,提出了利用ICA直接获得独立的鉴剐特征的方法(ICA2).在USTB图像库上分别将两种ICA特征进行单模态和多模态的融合.实验表明,两种特征的融合提高了单一模态的识别率,并且多模态识别优于单一的人耳或人脸识别.

关 键 词:人耳识别  人脸识别  独立成分分析  特征融合
收稿时间:2008-06-04

Human Recognition Based on Feature Fusion of Ear and Face
MU Zhi-chun DUN Wen-jie (School of Information Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing,China. Human Recognition Based on Feature Fusion of Ear and Face[J]. Computer Science, 2009, 36(5): 251-253
Authors:MU Zhi-chun DUN Wen-jie (School of Information Engineering  University of Science  Technology Beijing  Beijing  China
Affiliation:School of Information Engineering;University of Science and Technology Beijing;Beijing 100083;China
Abstract:The performance of single ear recognition is very poor when there is a pose variation.Because the properties of ear and face images are similar and the positions of the two features are complimentary,we improve the recognition rate using multi-modal feature fusion method.Aiming at difference from conventional independent Component Analysis(ICA1),we proposed a deformation of it to obtain statistical independent feature vectors directly(ICA2).The results of ICA feature fusion on the USTB database show that th...
Keywords:Ear recognition  Face recognition  Independent component analysis  Feature fusion  
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