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基于改进二维主成分的分析及神经网络的人耳识别方法
第29卷第12期 计算机应用 V01．29No．12
of Dec．2009
2009年12月 Journal
ComputerApplications
文章编号：1001—9081(2009)12—3357—03
基于改进二维主成分分析及神经网络的人耳识别方法
刘嘉敏，刘 强，朱晟君
(重庆大学光电工程学院，重庆400044)
(cqIlIq@126．eom)
摘要：针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大，从而造成实时
性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理，然后采用改进的两级
2DPCA算法，进一步压缩提取的人耳特征维数，最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明，将改进的两级
2DPCA算法同BP神经网络相结合，具有较好的实时性。同时节约了特征数据的存储空间，并保持了较好的识别率。
关键词：二维主成分分析；人耳特征维数；数据存储空问；BP神经网络；人耳识别
中图分类号：TP391．41文献标志码：A
Ear on
based
recognition
2D andneuralnetwork
improvedprincipalcomponentanalysis
LIU
Jia—min，LIU
Qiang，ZHUSheng-jun
(CollegeofOptoeleetronic西191抽砷彤ChongqingUm鼬y,Chongqing400044，Ch／na)
Abstract：Sincethehumanearfeatureextractionmetlledof2Dimensional
Component
PdncipM
lackdata authors
features leadsto real—time and of
bigger dimension，whichpoor capability storagespace，the
relatively
of of 811 2DPCA
anew human
proposedapproach．Firsta11．pretreatmente盯picttm朗Wnscompleted．Thenimprovedalgorithm
wasusedto feature neundnetworkwasusedinesr resultsshow
compressdimension．Finally．BP classitlcation．Experimental
thatthismethodi8ofreal·timeandc明savefeaturedata alsomaintaill8
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