计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (5): 251-253.

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人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究

穆志纯 敦文杰   

  1. 北京科技大学信息工程学院,北京100083
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文受国家自然科学基金(60375002,60573058),北京市教育委员会重点学科共建项目(XK1000080537)资助.

MU Zhi-chun DUN Wen-jie (School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083 ,China)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

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(ICA1)不同,提出了利用ICA直接获得独立的鉴别特征的方法(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

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 fea

Key words: Ear recognition, Face recognition, Independent component analysis, Feature fusion

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