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人耳識(shí)別技術(shù)作為一種新的研究在生物特征識(shí)別領(lǐng)域提出一種新思路。邊緣檢測是圖
像特征分析識(shí)別的基礎(chǔ)，檢測質(zhì)量直接影響系統(tǒng)識(shí)別率。本文針對人耳圖像的局部特征和識(shí)別要求提出一種基于輪廓合成的邊緣檢測方法。該算法對采集到的圖像預(yù)處理，將Sobel 算子與閾值法得出的邊緣圖像合成，最后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果用去除干擾技術(shù)處理非邊緣。這種方法得出的耳朵邊緣圖像清晰完整無干擾，比單一采用其他方法效果好，為后續(xù)特征提取及識(shí)別提供較好基礎(chǔ)。
像特征分析識(shí)別的基礎(chǔ)，檢測質(zhì)量直接影響系統(tǒng)識(shí)別率。本文針對人耳圖像的局部特征和識(shí)別要求提出一種基于輪廓合成的邊緣檢測方法。該算法對采集到的圖像預(yù)處理，將Sobel 算子與閾值法得出的邊緣圖像合成，最后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果用去除干擾技術(shù)處理非邊緣。這種方法得出的耳朵邊緣圖像清晰完整無干擾，比單一采用其他方法效果好，為后續(xù)特征提取及識(shí)別提供較好基礎(chǔ)。
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