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基于离散HMM的眉毛识别方法研究

期刊名称：中国图象图形学报
时间：0
页码：1465-1469
语言：中文
分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]北京工业大学计算机学院,北京100124
相关基金：国家自然科学基金项目（60775010）;北京市属市管高等学校“中青年骨干教师培养计划”项目PHR（IHLB）
相关项目：基于极大紧邻子树和神经网络的聚类分类模型及其在生物特征识别中的应用

关键词：隐马尔可夫模型, 矢量量化, 眉毛图像, 眉毛识别, Hidden Markov Model, vector quantization, eyebrow image, eyebrow recognition

中文摘要：

为说明人类的眉毛作为一种生物特征使用的可能性和可行性，提出了一种基于离散HMM的眉毛识别方法，并对它的识别率随观察符号个数和模型状态数的变化关系进行了初步的实验研究。实验结果表明，该方法在一个27人的小规模眉毛数据库上最高识别率可以达到92．6％。

英文摘要：

In order to demonstrate the possibility and feasibility that eyebrow can work as a biometric, this paper presents an eyebrow recognition method, the relation of whose accuracy to the observation symbol number and the state number has been preliminarily investigated. The experiment results have shown that the method can achieve an accuracy of 92.6% in a small-scale eyebrow image database taken from 27 persons.

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