提升人耳识别性能：MRC-ISOMAP算法优化与实验验证

本文主要探讨了一种改进的算法——MRC-ISOMAP（Manifold Reconstruction-ISOMAP），针对人耳识别领域的研究。ISOMAP算法作为流形学习中的一种方法，其原始版本在处理新增样本时泛化能力较弱。为了克服这一问题，作者们深入理解了局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）的局部重构思想，提出了MRC-ISOMAP算法。 MRC-ISOMAP算法的关键在于两个方面：一是对训练样本的处理，它采用全局非线性结构保持策略，通过ISOMAP算法计算出训练样本的有效低维表示，保留数据的复杂结构信息；二是对新增样本的处理，MRC-ISOMAP利用局部线性思想，确保新样本在低维空间中的线性关系与原空间保持一致。这样做的目的是提高算法的准确性，使得在面对新样本时能够更快、更精确地进行特征重构。 实验是在USTB3人耳图像库上进行的，结果表明，相比于传统的ISOMAP算法，MRC-ISOMAP在人耳识别任务中取得了显著的优势，表现为更高的识别率以及处理新样本时的效率提升。这证明了改进算法在实际应用中具有更好的性能和适应性。 本文的研究还涉及到作者团队的构成，包括刘嘉敏教授、李连泽副教授、王会岩硕士研究生和罗甫林博士，他们在图像处理技术和模式识别领域有着丰富的研究背景和经验。研究得到了中央高校基本科研业务费项目的资金支持。 这篇论文关注的是人耳识别中的一个重要技术挑战，通过引入局部线性嵌入的思想对ISOMAP算法进行了优化，旨在提升算法在实际应用中的鲁棒性和效率，对于理解流形学习在生物特征识别中的作用具有重要意义。