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人耳識(shí)別是一種新興的生物特征識(shí)別技術(shù)，由于人耳外耳的輪廓形狀及紋理存在顯著的個(gè)體差異，具有唯一性和穩(wěn)定性，同時(shí)，人耳圖像容易采集，使得人耳既可以單獨(dú)用于個(gè)體身份鑒別，也可以用于和其他生物特征識(shí)別技術(shù)相結(jié)合的場(chǎng)合。
提取人耳圖像的特征是人耳識(shí)別中的重要環(huán)節(jié)。線性鑒別分析（LDA）是常用的提取分類(lèi)特征的方法，但是，LDA對(duì)圖像特征的提取需要對(duì)二維圖像進(jìn)行降維處理，通常圖像維數(shù)遠(yuǎn)大于樣本數(shù)，易造成類(lèi)內(nèi)散布矩陣奇異，使求解困難。二維線性鑒別分析（2DLDA）避免了二維圖像降維造成的維數(shù)災(zāi)難，解決了類(lèi)內(nèi)散布矩陣的奇異問(wèn)題。本文采用2DLDA提取人耳圖像特征向量。
支持向量機(jī)（SVM）是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化特點(diǎn)，能夠有效地解決小樣本分類(lèi)問(wèn)題。人耳圖像特征向量屬于小樣本非線性分類(lèi)問(wèn)題，可以利用SVM進(jìn)行有效的分類(lèi)。本文提出將人耳圖像利用2DLDA提取特征向量，利用SVM進(jìn)行人耳特征分類(lèi)識(shí)別的算法，以提高的人耳圖像的識(shí)別率。
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