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基于DWT和2DLDA的人耳识别研究
被引量:
1
1
作者
吕秀丽
刘占伟
+2 位作者
牟海维
全星慧
周围
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第20期5974-5977,共4页
根据离散小波变换(DWT)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的特点,结合人耳图像特征,提出一种将DWT与2DLDA相结合的人耳图像识别方法。该方法对人耳图像进行DWT,选择其中的低频子带,在低频子带中利用2DLDA提取人耳图像特征,最后使用最近邻法则...
根据离散小波变换(DWT)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的特点,结合人耳图像特征,提出一种将DWT与2DLDA相结合的人耳图像识别方法。该方法对人耳图像进行DWT,选择其中的低频子带,在低频子带中利用2DLDA提取人耳图像特征,最后使用最近邻法则进行分类。实验结果表明,该方法识别效果优于2DLDA方法。
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关键词
离散+波变换
二维线性鉴别分析
人耳识别
低频子带
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职称材料
题名
基于DWT和2DLDA的人耳识别研究
被引量:
1
1
作者
吕秀丽
刘占伟
牟海维
全星慧
周围
机构
东北石油大学电子科学学院
哈尔滨工程大学水声技术国家级重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第20期5974-5977,共4页
基金
黑龙江省科技厅自然科学基金(F201108)
黑龙江省教育厅科学技术项目(12511026)资助
文摘
根据离散小波变换(DWT)和二维线性鉴别分析(2DLDA)的特点,结合人耳图像特征,提出一种将DWT与2DLDA相结合的人耳图像识别方法。该方法对人耳图像进行DWT,选择其中的低频子带,在低频子带中利用2DLDA提取人耳图像特征,最后使用最近邻法则进行分类。实验结果表明,该方法识别效果优于2DLDA方法。
关键词
离散+波变换
二维线性鉴别分析
人耳识别
低频子带
Keywords
dwt 2dlda ear recognition low frequency subband
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DWT和2DLDA的人耳识别研究
吕秀丽
刘占伟
牟海维
全星慧
周围
《科学技术与工程》
北大核心
2013
1
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