模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2009年
6期
919-923
,共5页
宋尚玲%大沼一彦%梅良模%孙丰荣
宋尚玲%大沼一彥%梅良模%孫豐榮
송상령%대소일언%매량모%손봉영
生物特征识别%鼻部毛囊识别%Hessian矩阵%梯度
生物特徵識彆%鼻部毛囊識彆%Hessian矩陣%梯度
생물특정식별%비부모낭식별%Hessian구진%제도
Biometric Recognition%Nose Pore Recognition%Hessian Matrix%Gradient
应用Hessian矩阵的(特征值,特征向量)参数组的关系提取鼻梁的中脊线,并区分出中脊线左右二边的毛囊识别区域.然后,在Hessian矩阵特征值符号的基础上,加入最大特征值对应的特征向量的方向和梯度方向的关系作为毛囊检测的条件.在103人的数据库中,得到的识别正确率为86.26%.实验结果表明,可以把鼻部毛囊的特征识别用作高效的人体身份认证技术之一.
應用Hessian矩陣的(特徵值,特徵嚮量)參數組的關繫提取鼻樑的中脊線,併區分齣中脊線左右二邊的毛囊識彆區域.然後,在Hessian矩陣特徵值符號的基礎上,加入最大特徵值對應的特徵嚮量的方嚮和梯度方嚮的關繫作為毛囊檢測的條件.在103人的數據庫中,得到的識彆正確率為86.26%.實驗結果錶明,可以把鼻部毛囊的特徵識彆用作高效的人體身份認證技術之一.
응용Hessian구진적(특정치,특정향량)삼수조적관계제취비량적중척선,병구분출중척선좌우이변적모낭식별구역.연후,재Hessian구진특정치부호적기출상,가입최대특정치대응적특정향량적방향화제도방향적관계작위모낭검측적조건.재103인적수거고중,득도적식별정학솔위86.26%.실험결과표명,가이파비부모낭적특정식별용작고효적인체신빈인증기술지일.
Centerline of nose is extracted by Hessian matrix parameters to segment the matched region. Direction of gradient and eigenvector corresponding to the largest eigenvalue are combined to detect nose pore. The proposed method achieves an identification correct rate of 88.07% on a database of 103 persons. The experimental results show that nose pore feature can be used as one of the most efficient biometric features in recognition.