基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别

在带有角度的人耳图像上提取有效特征一直是人耳识别的难点.本文提出一种基于Haar小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别方法，即先对人耳图像进行Haar小波变换，然后利用更加合理的规范型纹理描述子，同时结合分块与多分辨率思想，共同描述经Haar小波变换后人耳子图像的纹理特征，最后用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明，Haar小波变换可以有效增强图像纹理基元的有效信息；利用规范型纹理描述子提取特征不仅速度快，而且具有很强的鲁棒性，尤其与分块、多分辨率方法相结合时，效果更为显著，明显优于经典的PCA和KPCA方法.