三維耳廓隨機(jī)局部特征二分優(yōu)化匹配.pdf

1、人耳識(shí)別是生物信息識(shí)別領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn)問(wèn)題，人體測(cè)量學(xué)理論的研究理論指出，在7～70歲之間人耳外形（耳廓）不會(huì)發(fā)生顯著的自然變化，且沒(méi)有任何兩個(gè)人（包括多胞胎）的耳廓完全一樣;基于人耳外形的身份識(shí)別不受化妝和表情變化的影響，具有很強(qiáng)的惟一性、穩(wěn)定性和健壯性，典型的人耳識(shí)別系統(tǒng)一般包括人耳數(shù)據(jù)的獲取、耳朵所在區(qū)域的檢測(cè)與分割、耳廓形狀特征提取和形狀特征匹配等四個(gè)部分。
　　本文基于耳廓的三維掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，針對(duì)耳廓形狀特征提取和形狀

2、特征匹配等兩部分完成了如下工作:基于PCA方法實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)關(guān)鍵點(diǎn)選取;對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)鄰域進(jìn)行了曲面擬合提取局部形狀特征;將400維的特征向量壓縮為5維;給出了兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上的特征向量相似測(cè)度計(jì)算方法，并以此為邊權(quán);基于二分圖加權(quán)匹配的圖論原理實(shí)現(xiàn)了快速的二分最優(yōu)匹配;將本文使用的最優(yōu)二分匹配算法的匹配結(jié)果與其他二分匹配算法進(jìn)行了對(duì)比，證明了本文算法相對(duì)于其他二分匹配算法的快速性和有效性。
　　本文的主要貢獻(xiàn)為:改進(jìn)了西澳大學(xué)Mian的工作，