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基于2DPCA的眉毛识别方法研究
引用本文:李玉鑑,谢欢曦,周艺华. 基于2DPCA的眉毛识别方法研究[J]. 武汉大学学报(理学版), 2011, 57(6): 517-522
作者姓名:李玉鑑  谢欢曦  周艺华
作者单位:北京工业大学计算机学院,北京,100022
基金项目:国家自然科学基金(60775010); 北京市自然科学基金资助项目(4112009,4113067); 北京市教委科技发展项目(KM201010005012); 北京工业大学高层次人才培养项目资助
摘    要:分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%.

关 键 词:生物特征识别  眉毛识别  2DPCA  特征提取

Study of Eyebrow Recognition Based on 2DPCA
LI Yujian,XIE Huanxi,ZHOU Yihua. Study of Eyebrow Recognition Based on 2DPCA[J]. JOurnal of Wuhan University:Natural Science Edition, 2011, 57(6): 517-522
Authors:LI Yujian  XIE Huanxi  ZHOU Yihua
Affiliation:LI Yujian,XIE Huanxi,ZHOU Yihua(College of Computer Science,Beijing University of Technology,Beijing 100022,China)
Abstract:This paper validates that it is feasible to use eyebrow as an independent biometric in personal identification and then we propose an eyebrow recognition method based on 2DPCA.Moreover,we compare the influence of 2DPCA and PCA on eyebrow recognition.By the eyebrow database taken from 109 persons,we analyze the relationship of their eyebrow recognition accuracies with information threshold,the number of features,the size of image respectively as well as their requirement for time and space.The results show t...
Keywords:biometric recognition  eyebrow recognition  two-dimensional principle component analysis(2DPCA)  feature extraction  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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