基于LBP和PCA特征提取的人耳识别

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2015.12.015

计算机与现代化

基于LBP和PCA特征提取的人耳识别

北方工业大学计算机学院，北京100041

收稿日期:2015-08-03 出版日期:2015-12-23 发布日期:2015-12-30
作者简介:唐婉冰（1994-），女，山东淄博人，北方工业大学计算机学院本科生，研究方向：数字图像处理，模式识别；关瑜（1995-），本科生，研究方向：数字图像处理，模式识别；王子豪（1995-），本科生，研究方向：数字图像处理，模式识别；李琛（1984-），女，讲师，博士，研究方向：数字图像处理，模式识别。
基金资助:
北京市大学生科学研究与创业行动计划（15006）；北方工业大学大学生开放实验项目（XN013）

Human Ear Recognition Based on LBP and PCA Feature Extraction

Computer College, North China University of Technology, Beijing 100041, China

Received:2015-08-03 Online:2015-12-23 Published:2015-12-30

摘要/Abstract

摘要：

研究一种新的基于局部二值模式（LBP）和主成分分析法（PCA）的人耳识别方法。该方法结合PCA在提取全局特征方面的优势及LBP在提取局部纹理细节方面的优势，能从人耳图像中提取出较好的

用于识别的特征。相对于原始的LBP和PCA方法，结合LBP和PCA的人耳识别方法在识别率方面有明显提高。

关键词: 人耳识别, 特征提取, 主成分分析, 局部二值模式

Abstract:

A new human ear recognition method using Local Binary Pattern(LBP) and Principal Component Analysis(PCA) has been studied in this paper. This method can extract better

features from human ear images to apply to feature recognition, which combines the advantages of the global feature extraction in PCA with the local texture details extraction

in LBP. Compared with the original LBP and PCA methods, the ear recognition method has significant improvements in recognition rate.

Key words: human ear recognition, feature extraction, principal component analysis, local binary pattern

中图分类号:

TP391

唐婉冰，关瑜，王子豪，李琛. 基于LBP和PCA特征提取的人耳识别[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.12.015.

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