基于局部线性嵌入和最近特征线的人耳识别

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1、242008，44(25)co，印以er西画舶e一增帆dA即‰越幻船计算机工程与应用基于局部线性嵌入和最近特征线的人耳识别谢朝霞z，穆志纯，，谢建军：XIEZhao—xial，MUZhi—chunl，XIEJian—jun21．北京科技大学信息工程学院，北京l000832．河南科技大学机电工程学院。河南洛阳4710031．Inf(’mlationEngineenngSchool，UniversityofS(jience朋dTechnologyBeijing，Be巧ing100083，China2．

2、MechatronicsEngineeringSchool，HenanUniversityofScienceand7rechnology，Luoyang，Henan471003，ChinaE—mail：xiezhaox@163．comXmZhao一嫡a，MUZhi-chun．XlEJian-jun．EarrecognitioⅡbased蛐Ioc枷ylin蛆reIIIbeddingandn明restfbatIIreK舱ComputerEngineerillgandAppIicatio吣。2∞8．44

3、(25)：24—27．Abstract：Basedonthesimplyanalysisoftheadvantages0ftheeadyearrecognitionmethods，anearrecogrIitionmethodcom—biningl()caIlylinearembedding(LLE)andthenearestfeatureIine(NFL)arepmposed．TheU正algorithmwhichbasedonthemanifoldleamingtechniqueisappli

4、edforearfeatureextra(：tion，andtheNFL—basedclassifierisusedforearrecognitjon．Experi—mentresunsshowthatthismeth('dcanobtainthesatisfiedre(：ognitionrateperfbctlyasforposeva^ationinearrecognition，im—pmvethembustnessofearrecognition，andenhancethepracticahi

5、lityoftheearT．ecognitiontechnoIogy．Keywords：earrecognition；manif01dleaming；loca¨yline{lremI，edd{ng；nearestfbatureIine摘要：针对人耳生物特征，通过分析早期人耳识别方法的不足，提出了一种局部缌洼嵌入(LLE)和最近特征线(NFL)相结合的人耳识别方法。首先依据流形学习思想，采用局部线性嵌入算法提取人耳图像特征，然后采用最近特征线分类器进行人耳识别。实验结果表明，该方法在人耳姿态变化时能

6、够取得非常理想的识别率，提高了人耳识别的鲁棒性，增强了人耳识别技术的实用性。关键词：人耳识别；流形学习；局部线性嵌入；最近特征线DoI：10．3778／j．issn．1002—8331．2008．25．007文章编号：1002-833l(2008)25一0024—04文献标识码：A中图分类号：TP39l1引言人耳作为一种新的生物特征，具有稳定性和唯一性【1l。由于人耳位于人脸侧面，鉴于其独特的生理结构和生理位置，人耳识别技术不仅可以单独应用于一些个体识别场合，而且还可以和其它生物特征识别技术互为补

7、充，提高个体识别效粜a。早期的人耳识别主要通过提取人耳轮廓关键点及曲线关系等几何特征”嚷进行识别，提取的特征虽直观但易受光照、姿态等因素的影响，特征提取不稳定，难以在实际场景中广泛应用。近年来基于代数特征的人耳特征提取方法得到深入研究。chaIlg㈣等用标准主成分分析(PcA)算法来进行人耳和人脸识别的比较实验，结论是人脸识别和人耳识别没有较大的差别。PcA方法首先需要估计数据的概率分布，如果数据服从高斯分布，以总体协方差矩阵作为产生矩阵提取出的主成分特征非常适合描述数据；其次该方法是在最小均方意

8、义下寻找最能代表原始数据的低维空间投影。然而，在实际应用中，人们很难确切知道数据的真实分布。流形学>J是在没有任何先验假设的一般意义下，研究数据所蕴含的整体几何规律。，直观地说，期望从数据集巾寻找其内在规律性，透过数据集这一特定的几何现象来研究对象的本质旧。若给定高维观测数据集x，流形学习就是根据有限数据集x发现未知嵌入映射．厂，并找到与高维观测数据x一一对应的低维嵌入y【q。依据流形学习思想，本文提出一种基于局部线性嵌入(LLE)和最近特征线(NFL)的人耳识别方法。2LLE算法