改进局部线性嵌入的多姿态人耳识别方法

"这篇论文研究了多姿态人耳识别技术，特别关注了局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）算法的改进，旨在提高人耳识别的准确性和效率。研究者通过曲波变换来提取人耳图像的特征，然后利用改进的LLE算法进行特征降维，选择有助于识别的特征向量。接着，他们运用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络构建人耳分类器，最终在USTB人耳图像库上进行实验，证实了这种方法相比于传统方法能获得更高的识别率。" 在人耳识别领域，由于人耳的独特性，如稳定的结构和不易受年龄影响的特性，使得它成为生物识别的一种潜在选择。然而，面对不同姿态和条件下的图像，识别准确性的提升一直是个挑战。特征提取是解决这个问题的关键步骤，直接影响到识别的性能。 论文指出，现有的特征提取方法大致分为两类：一是基于几何特征的方法，这类方法虽然直观，但在光照、角度变化的情况下鲁棒性较弱；二是基于代数特征的方法，如主元分析和小波变换，它们在特定条件下能取得良好效果，但对姿态变化的适应性不强。Gabor滤波器因其方向和频率选择性而被广泛用于提取人耳特征，不过它的计算复杂度高，特征点标记也较为困难。曲波变换则提供了一种新的思路，它结合了小波变换的多尺度分析和各向异性，适用于表达图像的中线特征，尤其适合人耳识别。 然而，曲波变换产生的特征维度高，会降低识别效率，因此需要特征降维技术。论文中提到的主要降维方法包括主元分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA通过寻找数据最大方差的方向来压缩数据，而LDA则侧重于最大化类别间的距离和最小化类别内的距离。在本文中，作者提出了一种改进的LLE算法，该算法可能更有效地保留了人耳识别的关键信息，减少了冗余特征，从而提高了识别率。 在实验部分，研究人员利用USTB人耳图像库进行了仿真，结果显示，采用改进的LLE算法和RBF神经网络的识别系统，相比于其他方法，表现出了更高的识别精度。这验证了所提出的算法在处理多姿态人耳识别问题上的有效性。 这篇论文为多姿态人耳识别提供了一个新的视角，通过改进的LLE算法解决了特征维度过高的问题，结合RBF神经网络优化了识别过程，对于提高生物识别系统的性能有着重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步探索如何优化这些算法，以适应更多变的环境和更复杂的姿态变化，进一步提升人耳识别技术的普适性和实用性。