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提出了基于特征矩陣和改進(jìn)的奇異值分解的人耳識(shí)別算法。采用特征矩陣及Fisher
最優(yōu)鑒別分析方法將原始樣本向最優(yōu)鑒別矢量投影，有效地降低了維數(shù)，再進(jìn)行奇異值分解后所得到的正交矩陣，進(jìn)行人耳識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該方法在人耳識(shí)別應(yīng)用中的有效性。
關(guān)鍵詞：人耳識(shí)別，廣義Fishier 鑒別分析，特征矩陣，奇異值分解
Abstract: An algorithm based on eign matrix and the improved SVD is proposed for ear
recognition. Eign matrix and the generalized optimal discriminant analysis is used for
decreasing the dimensions of images. The results of experiment demonstrate that the
algorithm is effective and quickly for ear recognition.
Key words: Ear recognition, Generalized Fisher discriminant analysis, eign matrix, SVD
最優(yōu)鑒別分析方法將原始樣本向最優(yōu)鑒別矢量投影，有效地降低了維數(shù)，再進(jìn)行奇異值分解后所得到的正交矩陣，進(jìn)行人耳識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證該方法在人耳識(shí)別應(yīng)用中的有效性。
關(guān)鍵詞：人耳識(shí)別，廣義Fishier 鑒別分析，特征矩陣，奇異值分解
Abstract: An algorithm based on eign matrix and the improved SVD is proposed for ear
recognition. Eign matrix and the generalized optimal discriminant analysis is used for
decreasing the dimensions of images. The results of experiment demonstrate that the
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