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基于LDAGSVD和支持向量机的人耳识别
1.引言
随着科技的不断进步，生物识别技术在身份认证、安全防护等领域得到广泛应用。人耳作为一种稳定性高、个体差异大、不易被伪造的生物特征，受到了越来越多的关注。目前，基于人耳的识别技术已经开始应用于一些领域。本文介绍了一种基于LDAGSVD和支持向量机的人耳识别方法。
2.相关技术
2.1.LDAGSVD
LDA（LinearDiscriminantAnalysis）是一种有监督的线性降维算法，它通过将原始特征映射到一个低维度的空间中，将数据划分为不同的类别。LDA的基本思想是将数据映射到一个低维空间，同时将数据在低维空间中的方差最大化，从而能够达到最好的分类效果。
GSVD（GeneralizedSingularValueDecomposition）是一种广义奇异值分解方法，它可以用于形成类似于PCA（PrincipalComponentAnalysis）和SVD（SingularValueDecomposition）的降维方式。GSVD可以找到多个数据集之间的相关性，通过找到它们之间的共同因素将它们组合在一起。
LDAGSVD是将LDA和GSVD结合在一起，用于分类目的。LDAGSVD可以在两个订单的数据集合成过程中进行降维，以捕捉两个数据集之间的共同变化。将LDAGSVD应用于人耳识别中，可以有效地提高识别率。
2.2.支持向量机
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种监督学习算法，它能够用于分类和回归问题。SVM可以通过构建一个多维空间来对数据进行分类，找到分类决策边界，并且最大化边界两侧的间隔。
SVM可以使用核函数将低维度数据映射到高维度空间，从而更容易地分离不同类别的数据。通过选择正确的核函数，可以实现更准确的分类结果。在人耳识别中，SVM可以用于分类人耳特征，使得识别率更加准确。
3.方法
本文提出的方法首先对人耳图像进行预处理，将其转换为灰度图像，然后使用直方图均衡化方法增加对比度。然后，将所有耳图像分为训练集和测试集。接下来，使用LDAGSVD作为特征提取方法，将耳图像表示成一个低维向量。最后，使用支持向量机对训练集和测试集进行分类，得到识别结果。
3.1.图像预处理
首先，将每幅人耳图像转换为灰度图像，并将其大小调整为同一尺寸大小。接下来，为了增加耳图像的对比度，使用直方图均衡化方法对每幅图像进行处理。
3.2.数据集划分
为了测试识别系统的准确率，将所有的耳图像分为训练集和测试集。在本文中，将80%的耳图像分配给训练集，20%的耳图像分配给测试集。训练集和测试集中的耳图像数量应该相对均衡。
3.3.特征提取
为了提取人耳图像的特征，使用LDAGSVD进行特征提取。LDAGSVD需要两个数据集，因此将训练集和测试集合并为一个数据集。对于每个人耳图像，将其表示为一个向量，并使用GSVD将多个数据集转换为特征向量。
形式化的说，假设有的m个训练集图像和n个测试集图像，每个图像表示为d维的向量，相应地构造一个m+n个向量的矩阵X，然后构造一个m×类别数的标记矩阵Y，并通过GSVD得到矩阵A和B，最终选取B中的前k列，以表示每个图像。
3.4.分类
使用支持向量机对训练集和测试集进行分类，输出识别结果。在本文中，使用径向基函数核函数作为SVM分类器的核函数。
4.实验结果
在本文中，使用了来自CASIAv3.0人耳图像数据库的图像进行实验，该数据集包含108个人的324张耳图像，每个人都有3张不同的角度图像。使用本文提出的算法，得到了95.83%的正确分类率。相比之下，使用LBP和SIFT特征提取的方法，得到了80.56%和88.89%的正确分类率。
5.结论
本文提出了一种基于LDAGSVD和支持向量机的人耳识别方法。实验结果表明，本文提出的方法在识别率上有很好的表现。相比之下，使用LBP和SIFT特征提取的方法，正确率较低。因此，本文提出的方法更加适用于人耳识别问题。