基于块DCV与SVM的人耳识别新方法

"结合块DCV和支持向量机进行人耳识别" 本文主要探讨了一种创新的人耳识别技术，它结合了块判别通用向量（Block Discriminative Common Vector, BDCV）与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。在自动耳朵识别领域，特征提取是关键步骤，因为这直接影响到识别系统的准确性和效率。作者提出的BDCV方法旨在改进传统特征提取手段，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。 在BDCV方法中，首先将耳朵图像分割成16个互不重叠的块。这样做是为了更好地捕获图像局部的结构信息，同时减少全局特征可能带来的噪声影响。每个子图像都通过DCV算法处理，这是一种用于高维数据降维的技术，能够提取出具有判别性的特征，这些特征对于区分不同个体的耳朵至关重要。DCV方法的优势在于它能够在保留信息的同时，减少冗余，提高特征的区分度。 接下来，提取出的特征被输入到SVM分类器中。SVM是一种监督学习模型，以其强大的非线性分类能力而著称。在这个应用中，SVM负责对不同个体的耳朵特征进行决策，从而实现精确的识别。通过训练SVM模型，系统可以学习到如何将来自不同个体的耳朵特征有效地分开，从而达到高精度的识别效果。 实验结果显示，采用BDCV和SVM的人耳识别系统表现优于传统的PCA + LDA方法。这表明，BDCV能提供更有区分力的特征，而SVM作为分类器则能有效地利用这些特征进行决策。这种组合方法在人耳识别领域的成功，不仅提高了识别率，还为生物识别技术提供了新的研究方向。 关键词：块判别通用向量，支持向量机，人耳识别 该研究展示了BDCV与SVM结合在人耳识别中的优越性，这一成果对于提升生物识别系统的性能具有重要意义，特别是在安全验证、监控以及身份认证等应用场景中。随着技术的进一步发展，我们有望看到更加高效、精准的人耳识别系统应用于实际生活中。