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人耳識別是一種新興的生物特征識別技術，由于人耳外耳的輪廓形狀及紋理存在顯著的個體差異，具有唯一性和穩定性，同時，人耳圖像容易采集，使得人耳既可以單獨用于個體身份鑒別，也可以用于和其他生物特征識別技術相結合的場合。
提取人耳圖像的特征是人耳識別中的重要環節。線性鑒別分析（LDA）是常用的提取分類特征的方法，但是，LDA對圖像特征的提取需要對二維圖像進行降維處理，通常圖像維數遠大于樣本數，易造成類內散布矩陣奇異，使求解困難。二維線性鑒別分析（2DLDA）避免了二維圖像降維造成的維數災難，解決了類內散布矩陣的奇異問題。本文采用2DLDA提取人耳圖像特征向量。
支持向量機（SVM）是基于統計學習理論的一種機器學習方法，具有結構風險最小化特點，能夠有效地解決小樣本分類問題。人耳圖像特征向量屬于小樣本非線性分類問題，可以利用SVM進行有效的分類。本文提出將人耳圖像利用2DLDA提取特征向量，利用SVM進行人耳特征分類識別的算法，以提高的人耳圖像的識別率。
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