融合PSA与LDA算法的挤压状态下耳纹识别方法

为了提高警察破案过程中耳纹识别的准确度,克服传统算法针对挤压耳纹形变的高维度干扰,提出了一种挤压状态下耳纹识别的报警方法.在传统算法的基础上,利用计算机视觉耳纹图像标准差和局部均值处理对耳纹图像灰度值进行处理,融合PSA算法与LDA算法,对挤压状态下识别耳纹图形向量进行非线性降维处理,产生具有较强判断能力的挤压状态下耳纹识别分类器,完成高精度误别.仿真结果表明:该算法有效降低了挤压等外界因素对耳纹识别技术的影响,提高了识别的准确度.

模糊与噪声对人耳识别性能的影响

目的:评价模糊与噪声对不同图像识别算法在人耳图像识别过程中的影响。方法:对500个清晰图像进行模糊和热噪声处理,比较方向梯度直方图(HOG)、局部相位量化(LPQ)和局部二值模式(LBP)三种不同的特征提取算法对生物识别性能的影响。结果:HOG、LPQ和LBP算法对清晰人耳图像的识别率都很高,在无噪声和模糊等信号衰减的情况下,识别率分别达到了85.96%、95.62%和91.36%。在这三种算法中,模糊和热噪声对人耳识别能力均有不同程度的下降。热噪声对人耳识别能力的影响显著高于模糊,但是当模糊和热噪声同时存在图像中时,模糊和噪声会互相加强,导致三种人耳识别算法均不能获得好的识别结果。结论:LPQ算法对模糊有较好的识别性,并且在人耳图像的获取和处理过程中可尽量减少热噪声的产生。