基于多特征融合和Bagging神经网络的人耳识别

张伟伟; 夏利民

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基于多特征融合和Bagging神经网络的人耳识别

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提出了一种多特征信息融合的人耳识别方法.应用Zernike矩方法和非负矩阵分解法(NMF)分别提取出具有旋转不变性的人耳几何特征和人耳子空间投影系数特征,将这两种具有一定互补性的特征串行融合,得到一个分类能力更强的特征.在此基础上,采用神经网络进行人耳识别,为了提高了神经网络的分类准确率和泛化能力,采用Bagging方法构造了Bagging神经网络.给出了一些对比实验,结果验证了方法具有较高识别率.

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来源
《计算机应用》 |2006年第8期|1870-1872|共3页
作者
张伟伟; 夏利民;
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作者单位

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410075;

中南大学;

信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410075;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
人耳识别; Zernike矩; 非负矩阵分解法; Bagging神经网络;

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