摘要：针对人耳识别无法避免的小样本问题，提出了基于Gabor特征和改进LDA（ILDA）的识别算法。该算法首先提取人耳局部Gabor特征，然后重新定义Fisher准则和类内分散度矩阵，再将高维空间映射到低维后寻找最优投影方向，最后利用训练样本与测试样本特征投影值的欧氏距离进行分类识别。与传统方法相比，新算法能有效解决人耳识别中的小样本问题，获得较高的识别准确率。

关键词：局部gabor特征 改进lda算法 欧氏距离 小样本问题 人耳识别 

单位：江西理工大学信息工程学院 江西赣州341000