一种基于特征串比较的眉毛识别方法 被引量：16

1

作者 李玉鑑 付翠花 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期103-108,共6页

为了对眉毛这种新颖的生物特征开展识别研究,提出了一种基于特征串比较的眉毛识别方法,其基本思想是采用离散傅里叶变换和K-均值算法进行特征串提取,并通过计算2个眉毛特征串之间的编辑距离来确定所识别的候选人.在22人的小规模眉毛图... 为了对眉毛这种新颖的生物特征开展识别研究,提出了一种基于特征串比较的眉毛识别方法,其基本思想是采用离散傅里叶变换和K-均值算法进行特征串提取,并通过计算2个眉毛特征串之间的编辑距离来确定所识别的候选人.在22人的小规模眉毛图像数据库上所做的6组实验表明。该方法均达到了95.45%或100%的识别正确率,从而验证了眉毛识别用于个人身份鉴别的可能性和有效性. 展开更多

关键词 生物特征识别 身份鉴别 特征串 眉毛识别

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基于PCA的眉毛识别方法研究 被引量：14

2

作者 李玉鑑 王利娟 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第11期28-30,37,共4页

本文分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了利用PCA方法进行眉毛识别的基本思路。通过32个人的小规模眉毛图像数据库,在直接利用纯眉毛图像或间接利用其傅里叶变换构造特征向量的两种情况下,分别研究了PCA... 本文分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了利用PCA方法进行眉毛识别的基本思路。通过32个人的小规模眉毛图像数据库,在直接利用纯眉毛图像或间接利用其傅里叶变换构造特征向量的两种情况下,分别研究了PCA方法在眉毛识别中的识别率与所采用的归一化方法和信息阈值之间的关系。实验结果表明,PCA方法的最高识别率在不采用傅里叶变换时为60.00%,而在采用傅里叶变换时为90.63%。 展开更多

关键词 生物特征识别 眉毛识别 主成分分析 傅里叶变换 特征提取

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基于离散HMM的眉毛识别方法研究 被引量：10

3

作者 李玉鑑 李星立 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第8期1465-1469,共5页

为说明人类的眉毛作为一种生物特征使用的可能性和可行性,提出了一种基于离散HMM的眉毛识别方法,并对它的识别率随观察符号个数和模型状态数的变化关系进行了初步的实验研究。实验结果表明,该方法在一个27人的小规模眉毛数据库上最高识... 为说明人类的眉毛作为一种生物特征使用的可能性和可行性,提出了一种基于离散HMM的眉毛识别方法,并对它的识别率随观察符号个数和模型状态数的变化关系进行了初步的实验研究。实验结果表明,该方法在一个27人的小规模眉毛数据库上最高识别率可以达到92.6%。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 矢量量化 眉毛图像 眉毛识别

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基于2DPCA的眉毛识别方法研究 被引量：8

4

作者 李玉鑑 谢欢曦 周艺华 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期517-522,共6页

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别... 分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%. 展开更多

关键词 生物特征识别 眉毛识别 2DPCA 特征提取

原文传递

基于半监督学习的眉毛图像分割方法 被引量：5

5

作者 张晨光 李玉鑑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第21期139-141,共3页

眉毛图像的分割,由于受到毛发、姿势及个体差异的影响,是一个非常困难的问题。提出了一种利用半监督学习技术进行彩色眉毛图像分割的方法,首先通过手工在眉毛图像上简单画上几条线标注部分眉毛点和非眉毛点,然后利用半监督学习技术完成... 眉毛图像的分割,由于受到毛发、姿势及个体差异的影响,是一个非常困难的问题。提出了一种利用半监督学习技术进行彩色眉毛图像分割的方法,首先通过手工在眉毛图像上简单画上几条线标注部分眉毛点和非眉毛点,然后利用半监督学习技术完成眉毛图像分割并从中提取纯眉毛图像,最后通过实验说明该方法具有非常好的分割效果,可用于眉毛识别的前期预处理。 展开更多

关键词 半监督学习 图像分割 眉毛识别 特征提取

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基于小波变换和SVM的眉毛身份验证系统研究 被引量：5

6

作者 曹俊彬 李玉鑑 黄琰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4202-4204,共3页

为了对眉毛这一新颖生物特征开展识别研究,提出了一种基于小波变换方法和支持向量机(SVM)的眉毛身份验证方法。其基本思想是用小波变换提取眉毛图像特征,然后用SVM进行训练和验证。在自建的100人眉毛数据库中进行的实验结果表明,该系统... 为了对眉毛这一新颖生物特征开展识别研究,提出了一种基于小波变换方法和支持向量机(SVM)的眉毛身份验证方法。其基本思想是用小波变换提取眉毛图像特征,然后用SVM进行训练和验证。在自建的100人眉毛数据库中进行的实验结果表明,该系统具有较低的错误拒绝率29.58%和错误接受率8.22%,从而验证了眉毛用于个人身份鉴别的可能性和有效性。 展开更多

关键词 生物特征识别 眉毛识别 身份验证 小波变换 支持向量机

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正交Haar变换的眉毛识别方法 被引量：4

7

作者 李厚君 王日凤 李春贵 《广西科学院学报》 2016年第1期36-41,共6页

【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷... 【目的】提高现有眉毛识别方法的识别效率。【方法】采用快速正交Haar变换模板匹配算法(FOHT),设计一种基于正交Haar变换的眉毛识别方法;同时,使用最大标准子模板和自适应阈值解决了FOHT算法只能处理标准模板且需要手动设置阈值的缺陷。【结果】所构建的眉毛识别方法比原方法效率提高约32%。【结论】正交Haar变换的眉毛识别方法实时性强,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 眉毛识别 正交H aar变换 模板匹配 最大标准子模板 自适应阈值

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基于仿生模式识别的眉毛识别方法 被引量：1

8

作者 李颜瑞 任小康 李颜琦 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第6期858-860,879,共4页

在人类的眉毛已经作为一种独立的生物特征进行身份识别和前人所做的研究的基础上,本文提出了一种基于仿生模式识别的眉毛识别方法.通过实验结果表明,在一个有120人的眉毛信息库上,该方法具有较高的识别率,最高识别率可达91.67%.

关键词 仿生模式识别 眉毛识别 多权值神经元

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半自动眉毛识别方法 被引量：1

9

作者 李玉鑑 张夏欢 张晨光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第31期201-205,共5页

提出了基于哈希图半监督学习和支持向量机的半自动眉毛识别方法。针对图半监督学习构图时间复杂度过高的缺点,提出了基于哈希图半监督学习的纯眉毛图像半自动提取方法。在纯眉毛图像的基础上通过傅里叶变换和Gabor变换及主成分分析提取... 提出了基于哈希图半监督学习和支持向量机的半自动眉毛识别方法。针对图半监督学习构图时间复杂度过高的缺点,提出了基于哈希图半监督学习的纯眉毛图像半自动提取方法。在纯眉毛图像的基础上通过傅里叶变换和Gabor变换及主成分分析提取纯眉毛图像的特征向量,用于支持向量机的训练和识别。在北工大眉毛数据库上,通过眉毛识别实验,分析了图半监督学习和哈希图半监督学习对提取纯眉毛图像速度的影响,并且总结了它们与特征向量和核函数的选择对识别率的影响。 展开更多

关键词 眉毛识别 图半监督学习 支持向量机 傅里叶变换 主成分分析

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基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 被引量：1

10

作者 李厚君 《广西科技大学学报》 2018年第3期62-70,共9页

针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 (FFTER)识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 (GTMER).该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,... 针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 (FFTER)识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 (GTMER).该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,通过小范围内的精准调整,得到一个准确的匹配位置;最后,利用傅里叶频谱距离,将待处理眉毛图像识别出来.实验表明:GTMER的识别速度最高比FFTER提升约38%,同时在BJUTED眉毛数据库上的识别正确率也达到98.12%. 展开更多

关键词 眉毛识别 模板匹配 图像梯度 傅里叶频谱距离 生物特征识别

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基于灰度共生矩阵的眉毛识别方法 被引量：1

11

作者 李颜瑞 杨毅 《太原师范学院学报（自然科学版）》 2013年第4期83-86,共4页

文章提出了一种基于灰度共生矩阵的眉毛识别方法.采用灰度共生矩阵提取眉毛特征,利用最近邻法则进行识别.通过实验结果表明,在一个109人的眉毛信息库上,该方法具有较高的识别率,最高识别率可达91.7%.

关键词 灰度共生矩阵 眉毛识别 最近邻法则 特征提取

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基于ICA的眉毛识别方法研究

12

作者 李颜瑞 《信息记录材料》 2021年第2期196-198,共3页

本文提出了一种基于ICA的眉毛识别方法。在经过预处理的眉毛图像上,先用ICA算法对眉毛图像进行特征提取,得到其特征向量,然后用K-近邻算法进行识别,最后经过实验验证,眉毛识别的识别率可以达到94.7%。再一次验证了,眉毛用于生物特征识... 本文提出了一种基于ICA的眉毛识别方法。在经过预处理的眉毛图像上,先用ICA算法对眉毛图像进行特征提取,得到其特征向量,然后用K-近邻算法进行识别,最后经过实验验证,眉毛识别的识别率可以达到94.7%。再一次验证了,眉毛用于生物特征识别的可行性。 展开更多

关键词 独立分量分析 眉毛识别 K-近邻法则

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基于分块PCA的眉毛识别方法研究

13

作者 李颜瑞 杨毅 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第3期452-454,共3页

通过前人的研究,眉毛已经可以作为一种独立的生物特征进行身份识别.本文提出了一种基于分块PCA的眉毛识别方法.在109人的眉毛库上进行实验,实验分析了阈值和分块数量对识别率的影响,并且识别率最高可以达到92.66%.

关键词 主成分分析 眉毛识别 最近邻法则

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基于小波变换的眉毛识别方法

14

作者 李颜瑞 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第4期293-295,共3页

提出了一种基于小波变换的眉毛识别方法.该方法利用小波变换进行眉毛特征提取,选取奇偶行三层小波变换的高频、水平分量、垂直分量和整体二层小波变换的低频部分作为特征,利用最近邻法则进行识别.实验结果对比表明,该方法简单且识别率较高.

关键词 眉毛识别 小波变换 特征提取 最邻近距离法则

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