[发明专利]基于梯度方向直方图与局部二值模式融合的人耳识别方法

摘要

本发明公开一种基于梯度方向直方图与局部二值模式融合的人耳识别方法，解决了从人耳图像中进行人耳识别识别率不高的问题。本发明首先提取出图像的梯度方向直方图，并用主成分分析法进行降维，再用局部二值模式提取出图像的纹理特征，然后将两个特征融合，最后使用最小距离分类器进行分类。本发明通过多特征融合，提高了人耳识别的识别率，具有良好的实施性与实效性。

主权项

1.一种基于梯度方向直方图与局部二值模式融合的人耳识别方法，包括以下步骤：步骤1)采集若干个已知分类的人耳图像；步骤2)计算人耳图像中每个像素上的特征值，分块并标准化后得到人耳图像的梯度方向直方图特征；步骤3)用主成分分析法对人耳图像的梯度方向直方图进行空间变换，使原来的坐标投影到一个新的维度较低的并且相互正交的空间上，实现对人耳图像的梯度方向直方图特征的降维；步骤4)计算人耳图像上每个像素的局部二值模式值，得到人耳图像的局部二值模式特征；步骤5)将降维后的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征的特征进行级联，得到新的特征向量，实现特征融合；步骤6)将待识别人耳图像与若干个已知分类的人耳图像分别经过步骤2至5处理后得到的特征向量输入最小距离分类器中，计算待识别人耳图像的特征向量与各个已知分类的人耳图像的特征向量之间的距离，最小距离对应的分类即为待识别人耳图像的分类。