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一种提高人耳特征点识别度的目标区域提取方法
被引量：
2
1
作者
蒋景英
张琪
+2 位作者
张昊
卢钧胜
徐可欣
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期271-275,共5页
对人耳进行特征识别多采用SURF算法,但该算法应用时极易受到图像中非目标区域的干扰,进而影响人耳特征点的检测和匹配准确度.基于目标区域的人耳特征识别算法可以突出目标区,而尽可能地抑制背景区域的影响.针对此问题,提出一种复合图像...
对人耳进行特征识别多采用SURF算法,但该算法应用时极易受到图像中非目标区域的干扰,进而影响人耳特征点的检测和匹配准确度.基于目标区域的人耳特征识别算法可以突出目标区,而尽可能地抑制背景区域的影响.针对此问题,提出一种复合图像分割算法—KRM法作为人耳识别的预处理方法,将图像中人耳所在目标区域提取出来.该KRM法分为3步:首先利用k-means聚类算法将图像初步分割为前景目标区域和背景两类;再通过区域生长算法对过度分割的区域进行合并;最后应用形态学腐蚀的方法进行滤波得到人耳所在的目标区域.将KRM目标区域提取和SURF方法联用(简称KRM-SURF算法)应用于50组人耳图像,进行人耳特征点的检测与匹配,实验结果表明,特征点识别度(RD)均值达到0.924,KRM法的使用能极大地提高基于SURF算法的人耳特征识别的准确性.
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关键词
人
耳
特征
识别
SURF算法
图像分割
K-MEANS聚类
识别
度
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职称材料
题名
一种提高人耳特征点识别度的目标区域提取方法
被引量：
2
1
作者
蒋景英
张琪
张昊
卢钧胜
徐可欣
机构
天津市生物医学检测技术与仪器重点实验室
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期271-275,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA022602)
文摘
对人耳进行特征识别多采用SURF算法,但该算法应用时极易受到图像中非目标区域的干扰,进而影响人耳特征点的检测和匹配准确度.基于目标区域的人耳特征识别算法可以突出目标区,而尽可能地抑制背景区域的影响.针对此问题,提出一种复合图像分割算法—KRM法作为人耳识别的预处理方法,将图像中人耳所在目标区域提取出来.该KRM法分为3步:首先利用k-means聚类算法将图像初步分割为前景目标区域和背景两类;再通过区域生长算法对过度分割的区域进行合并;最后应用形态学腐蚀的方法进行滤波得到人耳所在的目标区域.将KRM目标区域提取和SURF方法联用(简称KRM-SURF算法)应用于50组人耳图像,进行人耳特征点的检测与匹配,实验结果表明,特征点识别度(RD)均值达到0.924,KRM法的使用能极大地提高基于SURF算法的人耳特征识别的准确性.
关键词
人
耳
特征
识别
SURF算法
图像分割
K-MEANS聚类
识别
度
Keywords
ear feature recognition
speeded up robust features （SURF） algorithm
image segmentation
k-means clustering
recognition degree （RD）
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
一种提高人耳特征点识别度的目标区域提取方法
蒋景英
张琪
张昊
卢钧胜
徐可欣
《纳米技术与精密工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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