人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究

针对单一人耳识别对姿态变化鲁棒性较差的问题，鉴于人脸在图像性质和生理位置上与人耳具有相似性和互补性，使用了多模态特征融合的方法提高姿态变化下的识别率。与传统的独立成分分析首先获得独立的基向量（ica1）不同，提出了利用ica直接获得独立的鉴别特征的方法（ica2）。在ustb图像库上分别将两种ica特征进行单模态和多模态的融合。实验表明，两种特征的融合提高了单一模态的识别率，并且多模态识别优于单一的人耳或人脸识别。