基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别

王瑜; 穆志纯; 付冬梅; 贺德键

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基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别
- Ear Recognition Based on Wavelet Transform and Uniform Texture Descriptors
- 电子学报 2010年38卷第1期页码：239-243
- 作者机构：
  
  1. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
  2. 清华大学自动化系宽带网数字媒体实验室,北京,100084
  3. 北京奥塔科技开发有限公司,北京,100080
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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王瑜, 穆志纯, 付冬梅, 等. 基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别[J]. 电子学报, 2010,38(1):239-243.

WANG Yu, MU Zhi-chun, FU Dong-mei, et al. Ear Recognition Based on Wavelet Transform and Uniform Texture Descriptors[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(1): 239-243.
王瑜, 穆志纯, 付冬梅, 等. 基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别[J]. 电子学报, 2010,38(1):239-243. DOI：

WANG Yu, MU Zhi-chun, FU Dong-mei, et al. Ear Recognition Based on Wavelet Transform and Uniform Texture Descriptors[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(1): 239-243. DOI：

摘要

在带有角度的人耳图像上提取有效特征一直是人耳识别的难点.本文提出一种基于Haar小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别方法，即先对人耳图像进行Haar小波变换，然后利用更加合理的规范型纹理描述子，同时结合分块与多分辨率思想，共同描述经Haar小波变换后人耳子图像的纹理特征，最后用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明，Haar小波变换可以有效增强图像纹理基元的有效信息；利用规范型纹理描述子提取特征不仅速度快，而且具有很强的鲁棒性，尤其与分块、多分辨率方法相结合时，效果更为显著，明显优于经典的PCA和KPCA方法.

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