摘 要：針對(duì)人耳識(shí)別問題，提出一種二維主分量分析（2DPCA）的人耳識(shí)別方法，該方法不需要預(yù)先將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量，而是基于圖像矩陣，直接計(jì)算圖像協(xié)方差矩陣的特征向量作為人耳特征提取，大大加快特征提取的速度，從根本上克服了傳統(tǒng)PCA在進(jìn)行圖像特征提取時(shí)耗時(shí)過多的缺點(diǎn)。并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用2DPCA方法提取人耳圖像特征，可以大大提高識(shí)別效果。

關(guān)鍵詞：人耳識(shí)別；主分量分析；二維主分量分析；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：O235，TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B文章編號(hào)：1004373X(2008)2015102

A New Kind of Ear Recognition Based on 2DPCA

CHEN Chunlan，ZENG Huanglin

(Sichuan University of Scicnce Engineering，Zigong，643000，China)

Abstract：Based on ear recognition，2DPCA method is given.This method doesn′t need transf_orm image into ID vector，but image-based matrix，which computs the image covariance matrix directly f_or image feature extraction，it overcomes time-consuming of traditional PCA in image feature extraction.BP network is used f_or classification.Simulation shows that using 2DPCA to extract ear image feature can achieve satisfactory results.

Keywords：ear recognition;PCA;2-dimensional PCA(2DPCA);BP network

隨著科技的發(fā)展、社會(huì)的進(jìn)步，身份驗(yàn)證的要求也日益迫切，包括指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等。人臉識(shí)別已經(jīng)取得了可喜的研究成果，但在實(shí)際應(yīng)用中存在很多的困難：人臉是非剛體，存在表情變化會(huì)對(duì)人臉識(shí)別造成影響。

人耳特征與其他的生物特征一樣是每個(gè)人與生俱來的，為人的內(nèi)在屬性，具有較高的穩(wěn)定性及個(gè)體差異性。而人耳特征與其他生物特征不同的是，他具有普遍性、可采集性和不可偽造性等特點(diǎn)。人耳有著可靠、穩(wěn)定和豐富的生理特征，并且人耳作為一種生物特征，具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)：人耳不受表情、化妝的影響；不易受傷，不受耳環(huán)、眼鏡架等的影響；比人臉具有更一致的顏色分布；人耳表面更小，信息存儲(chǔ)和處理量更少^{［1，2］}。人耳識(shí)別作為一種新的人體特征識(shí)別技術(shù)正引起人們的關(guān)注。

目前人耳識(shí)別提取的特征主要分為2類：一類是基于幾何特征的方法^［2］，這種方法通過尋找人耳輪廓和內(nèi)部結(jié)構(gòu)上的關(guān)鍵點(diǎn)，形成幾何特征；另一類是基于代數(shù)特征的方法，如主元分析法^［3］。

主元分析法（PCA）在處理圖像識(shí)別問題時(shí)是基于向量的，且沒有充分利用訓(xùn)練樣本的類別信息。本文提出了一種直接基于圖像矩陣的2DPCA方法，與傳統(tǒng)的PCA相比，不需要預(yù)先將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量，其是基于圖像矩陣，直接計(jì)算圖像協(xié)方差矩陣的特征向量，最突出的優(yōu)點(diǎn)是加快了特征提取的速度，提高了人耳的識(shí)別率。

1 二維主分量分析（2DPCA）

考慮一個(gè)大小為m×n的圖像A，令投影矩陣X∈Rn×d（n≥d），將圖像矩陣A投影到X，將產(chǎn)生一個(gè)m×d的矩陣Y=AX。在2DPCA方法中，用投影后向量的總離散度作為準(zhǔn)則函數(shù)J(X)來衡量投影矩陣X的優(yōu)劣：

J(X)=trace{E［(Y－EY)(Y－EY)T］}

=trace{E［(AX－E(AX))(AX－E(AX))T］}(1)

=trace{XTE［(A－EA)T(A－EA)］X}

定義圖像協(xié)方差矩陣：

G=E［(A－EA)T(A－EA)］

G是一個(gè)n×n的非負(fù)正定矩陣。假設(shè)有M幅m×n的測(cè)試樣本人耳圖像Ak（k=1，2，…，M），其平均圖像矩陣為=1M∑Mk=1Ak，則G可以被估計(jì)為：

G=1M∑Mk=1(Ak－)T(Ak－)(2)

所以式（1）可以寫成：

J(X)=tr(XTGX)

可以證明，準(zhǔn)則函數(shù)J(X)最大的X中每列向量是由協(xié)方差矩陣G的r個(gè)非零特征值對(duì)應(yīng)的前面最大的d個(gè)特征向量組成：

X=（X1，X2，…，Xd）=arg max［J(X)］

滿足XTiXj =0，i≠j；i，j=1，2，…，d。在獲得投影矩陣X=（X1，X2，…，Xd）后，可以對(duì)人耳圖像進(jìn)行特征提取和分類，給定一幅人耳圖像A，令：

Yk=AXkk=1，2，…，d

于是可以得到一組投影后的特征向量Y1，Y2，…，Yd，稱作樣本A的特征矩陣。與傳統(tǒng)PCA方法不同，在2DPCA方法中，不需要預(yù)先將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量，是基于圖像矩陣，直接計(jì)算圖像協(xié)方差矩陣的特征向量方法。

2 基于2DPCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人耳識(shí)別

2.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理和大規(guī)模平行計(jì)算能力，能高度地逼近非線性系統(tǒng)并對(duì)不確定問題具有自適應(yīng)能力，而BP網(wǎng)絡(luò)是目前實(shí)際應(yīng)用中使用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)模型，但是由于該網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點(diǎn)，收斂速度慢，所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)泛化能力不能保證等缺點(diǎn)。本文采用改進(jìn)的三層結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)2DPCA特征提取后的人耳分類。輸入由提取的特征數(shù)來決定，隱層為28個(gè)神經(jīng)元，輸出采用n取1的方法，為了提高算法的收斂速度，采用動(dòng)量法和學(xué)習(xí)速率自適應(yīng)調(diào)整的方法^［4］，降低了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性，有效地抑制了網(wǎng)絡(luò)陷入局部極，提高了算法的收斂性和可靠性。

2.2 實(shí)驗(yàn)方法和結(jié)果

2DPCA和BP網(wǎng)絡(luò)人耳識(shí)別算法結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 2DPCA人耳識(shí)別算法結(jié)構(gòu)框圖

在實(shí)驗(yàn)中采用Carreira-Perpinan建立的人耳庫(kù)^［5］，該圖像庫(kù)包括17人，每人6幅，共102幅人耳圖像，每幅圖像為64×40大小。部分人耳圖像如圖2所示。

在人耳圖像庫(kù)中，取每人的前3組人耳圖像作為訓(xùn)練樣本，共51幅;取每人的后3組作為測(cè)試樣本，共51幅。分別采用2DPCA方法和PCA方法進(jìn)行特征提取，三層BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別，在Matlab 7.0環(huán)境下進(jìn)行，結(jié)果見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

人耳圖像庫(kù)特征數(shù)

訓(xùn)練時(shí)間/s識(shí)別率

2DPCAPCA2DPCAPCA

Carreira-Perpinan 1330.35372.5100%100%

圖像庫(kù)1739.735213.8100%100%

2650.52101.56100%100%

圖2 部分人耳圖像

該實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同的人耳庫(kù)上，基于2DPCA方法的和PCA方法雖然識(shí)別率相同，但是2DPCA加速了圖像的特征提取。這是因?yàn)槊糠?4×40大小的圖像，用傳統(tǒng)的PCA方法，需要處理64×40=2 560階的矩陣，盡管用奇異值分解定理可以加速特征提取的速度，但是計(jì)算量仍然很大，而利用2DPCA方法，只需要處理40階的矩陣即可。

3 結(jié) 語

本文提出一種2DPCA方法用于人耳識(shí)別，該方法直接基于圖像矩陣。他的突出優(yōu)點(diǎn)是大大加快了特征提取的速度，從根本上克服傳統(tǒng)PCA在進(jìn)行圖像特征提取時(shí)耗時(shí)過多的缺點(diǎn)。

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作者簡(jiǎn)介 陳春蘭 女，1983年出生，碩士研究生。主要研究方向?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別。

曾黃麟 男，1955年出生，博士，教授。主要研究方向?yàn)榇旨碚?、神?jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能信息處理等。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文