[发明专利]一种基于分块LBP融合特征和SVM的人耳识别算法在审
| 申请号： | 201910741814.3 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110427913A | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 仲伟峰;丁一鸣 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于分块LBP融合特征和SVM的人耳识别算法。本发明公开了一种人耳图像识别方法，包含以下步骤：将获得的人耳图像输入到计算机中，先对人耳图像进行降噪预处理，再对人耳图像进行分块LBP和均值的特征提取，将提取的两部分特征向量进行特征融合，并在融合后的特征向量后添加类别标签，用数据训练支持向量机分类器，最后使用训练好的支持向量机分类器分类来完成人耳分类识别。 | ||
| 搜索关键词： | 人耳图像 分块 支持向量机分类器 人耳识别 特征向量 算法 融合 预处理 人耳图像识别 分类识别 类别标签 数据训练 特征融合 特征提取 降噪 人耳 分类 计算机 | ||
【主权项】：
1.一种基于分块LBP融合特征和支持向量机的人耳识别方法，其特征在于，包含以下几个步骤:A、人耳图像预处理B、LBP特征提取C、均值特征提取D、特征融合E、通过支持向量机进行分类识别。
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