[发明专利]用万有引力场转换算法识别人耳特征的方法

说明书

技术领域

本发明涉及利用人体生物特征的个人身份识别领域，特别涉及一种用万有引力场转换算法识别人耳特征的方法。

背景技术

人耳识别技术是一种新兴的生物识别技术，涉及到生物特征提取、计算机视觉、图像处理、模式识别和身份认证技术等诸多领域。其独特的生理特征和观测角度，使它具有相当的理论研究价值和实际应用前景。它既可以作为其他生物识别技术的有益补充，如和人脸、指纹相结合进行识别，也可以单独应用于一些个体身份鉴别的场合。

人耳识别与其他生物特征识别相比具有独特的优势，与指纹识别相比它具有非接触的信息采集方式，比较容易被人接受，与人脸识别相比具有特征稳定不变的优点。目前，一般的人耳识别方法都包含以下步骤：人耳图像的采集、预处理、边缘检测与分割、特征提取和识别。其中，由于人耳图像容易受头发和头部饰物如耳环、眼镜等的影响，使得人耳图像的边缘检测与分割成为研究者们面临的一个复杂难题。

针对识别过程中出现的这种检测难题，英国南安普敦大学的David J.Hurley等提出了一种无需人耳边缘检测的特征提取方法。该方法利用力场转换理论将图像转换为像素之间的高斯力场，利用能量守恒定律找出图像的势能阱作为人耳的特征并通过这个特征来识别人耳。由于这种方法在实际的识别中仍然存在边缘图像不清晰、没有解决噪声污染下势能阱的分裂、对所提取的势能阱的特征表示不利于识别等问题，使得人耳识别的准确性不高。

发明内容

本发明针对人耳识别中边缘检测以及特征提取的难题，提出一种用万有引力场转换算法识别人耳特征的方法。它对图像源的要求低，在提取人耳特征时，无需精确边缘检测，转换图像有更清晰真实的边缘，人耳的识别更加准确。

本发明的技术方案如下：

针对待识别的图像源，通过图像预处理，得到标准的人耳图像。然后根据万有引力场转换算法得到人耳图像的势能阱，多角度利用势能阱的位置信息提取特征，然后对人耳进行识别。

具体方法为采集人耳图像，对所述人耳图像做预处理，是将人耳图像进行旋转、裁剪、比例缩放、灰度归一化和滤波的处理，得到标准的人耳图像；

对得到标准的人耳图像用万有引力场转换，计算出测试人耳图像所受引力合力为零的像素即为所述势能阱，通过势能阱分裂的提取和势能阱特征表示，确定人耳特征向量。

所述万有引力场转换，采用下列计算

F(rj)=ΣiP(ri)P(rj)ri-rj|ri-rj|3∀i≠j0∀i=j]]>