基于改进二维主成分分析及神经网络的人耳识别方法

摘要

针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法(2DPCA)所提取的人耳特征维数较大,从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法.该方法首先对人耳图片进行预处理,然后采用改进的两级2DPCA算法,进一步压缩提取的人耳特征维数,最后采用BP神经网络进行分类识别.实验表明,将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合,具有较好的实时性,同时节约了特征数据的存储空间,并保持了较好的识别率.