基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别 (2009年)

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文件名称：基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别 (2009年)
文件大小：202KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-18 14:07:27
自然科学 论文 针对人头旋转时单一人脸识别率较差的问题,基于人脸与人耳位置上的关联性,提出人脸人耳多生物特征级融合的身份鉴别方法以克服姿态带来的影响。首先采用传统独立成分分析(ICA)方法及其变形分别提取出图像的局部和全局特征,然后将这2种互补的特征进行多模态加权串联融合,并采用基于非线性核函数的主元分析法(KPCA)降维。在USTB图像库上的实验表明,2种独立成分特征具有很好的互补性,多生物识别大大优于单一生物识别,且提出的核非线性降维方法进一步改善了识别性能。