Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Characterization of Fuzzy Tree Searches: A Perspective Note Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Ear Recognition Using Force Field Transform and Collaborative Representation-Based Classification with Single Training Sample Per Class

verfasst von : Sayan Banerjee, Amitava Chatterjee

Erschienen in: Intelligent Computing and Applications

Verlag: Springer India

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In this paper, we propose a novel method of human identification by ear images using collaborative representation-based classification (CRC) with single training sample per class. The system first employs force field transform on each sample ear image that enhances ear structure from a redundant background, and then, the test sample is reconstructed collaboratively using training samples of all classes and eventually classified to that particular class which gives minimum reconstruction error. The presented technique achieved an encouraging recognition rate of 97.71 % with single training sample per class on a database of 330 images developed at our laboratory.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel PSO in Concentric Circular Arrays for Side Lobe Reduction with Symmetric Relocation Boundary Condition
Nächstes Kapitel Demonstration of GPGPU-Accelerated Computational Fluid Dynamic Calculations
Literatur
1.
Iannarelli, A.V.: Ear Identification. Forensic Identification Series. Paramount Publishing Company, Fremont (1989)
2.
Yuan, L., Mu, Z.C., Yang, F.: A review of recent advances in ear recognition. In: Springer Biometric Recognition Lecture Notes in Computer Science, vol. 7098, pp. 252–259 (2011)
3.
Hurley, D.J., Nixon, M.S., Carter, J.N.: Force field energy functionals for image feature extraction. Image Vis. Comput. 20, 311–317 (2002)CrossRef
4.
Hurley, D.J., Nixon, M.S., Carter, J.N.: Force field feature extraction for ear biometrics. Comput. Vis. Image Underst. (2004)
5.
Hurley, D.J., Nixon, M.S., Carter, J.N.: A new force field transform for ear and face recognition. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2000, pp. 25–28 (2000)
6.
Dong, J., Mu, Z.: Multi-pose ear recognition based on force field transformation. In: Second International Symposium on Intelligent Information Technology Application (IITA), pp. 771–775 (2008)
7.
Wright, J., Yang, A.Y., Ganesh, A., Sastry, S.S., Mai, Y.: Robust face recognition via sparse representation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 31(2), 210–227 (2009)CrossRef
8.
Zhang, D., Yang, M., Feng, X.: Sparse representation or collaborative representation: which helps face recognition? In: IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 471–478 (2011)
9.
Chen, X., Ramadge, P.J.: Collaborative representation, sparsity or nonlinearity: what is key to dictionary based classification? In: IEEE International Conference on ICASSP, pp. 5227–5231 (2014)
10.
Yuan, L., Li, C., Mu, Z.: Ear recognition under partial occlusion based on sparse representation. In: IEEE International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), pp. 349–352 (2012)
11.
Khorsandi, R., Cadavid, S., Abdel-Mottaleb, M.: Ear recognition via sparse representation and gabor filters. In: IEEE Fifth International Conference on BTAS, pp. 278–282 (2012)
12.
Jia, S., Shen, L., Li, Q.: Gabor feature-based collaborative representation for hyperspectral imagery classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 53(2), 1118–1129 (2015)CrossRef
13.
Gangopadhyay, A., Chatterjee, O., Chatterjee, A.: Hand shape based biometric authentication system using radon transform and collaborative representation based classification. In: IEEE Second International Conference on ICIIP, pp. 635–639 (2013)
14.
Faruqe, M.O., Al Mehedi Hasan M.: Face recognition using PCA and SVM. In: IEEE Third International Conference on ASID, pp. 97–101 (2009)
Metadaten
Titel
Ear Recognition Using Force Field Transform and Collaborative Representation-Based Classification with Single Training Sample Per Class
verfasst von
Sayan Banerjee
Amitava Chatterjee
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer India
Buch
Intelligent Computing and Applications

Print ISBN: 978-81-322-2267-5

Electronic ISBN: 978-81-322-2268-2

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-2268-2_52