Ear Recognition Based on Gabor Features and KFDA
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-02-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We propose an ear recognition system based on 2D ear images which includes three stages: ear enrollment, feature extraction, and ear recognition.
Ear enrollment includes ear detection and ear normalization.
The ear detection approach based on improved Adaboost algorithm detects the ear part under complex background using two steps: offline cascaded classifier training and online ear detection.
Then Active Shape Model is applied to segment the ear part and normalize all the ear images to the same size.
For its eminent characteristics in spatial local feature extraction and orientation selection, Gabor filter based ear feature extraction is presented in this paper.
Kernel Fisher Discriminant Analysis (KFDA) is then applied for dimension reduction of the high-dimensional Gabor features.
Finally distance based classifier is applied for ear recognition.
Experimental results of ear recognition on two datasets (USTB and UND datasets) and the performance of the ear authentication system show the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yuan, L.& Mu, Zhichun. 2014. Ear Recognition Based on Gabor Features and KFDA. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050670
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yuan, L.& Mu, Zhichun. Ear Recognition Based on Gabor Features and KFDA. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050670
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yuan, L.& Mu, Zhichun. Ear Recognition Based on Gabor Features and KFDA. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050670
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050670
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر