基于特征层和二代曲波变换的多模生物特征融合识别方法

针对单模生物特征识别方法在实际应用中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于特征层和二代曲波变换的单样本多模生物特征融合识别方法,其采用了2种生物特征:掌纹特征和人脸特征.将所有归一化后的学习样本图像和测试图像通过组合的快速离散曲波变换和小波变换进行分解.系数经组合和规范化处理后,在特征层实现融合,融合后的特征参数送入K-最近邻分类器进行分类,从而获得最终识别结果.在香港理工大学掌纹数据库和Ljubljana大学人脸数据库上的实验结果表明,所提方法在每个类别仅使用1个学习样本的情况下,其生物特征图像的最佳平均识别正确率达到92.40%,比单模人脸、单模掌纹识别方法的识别率分别提高了35.38%和8.92%.     

在线单机采集的人手多生物特征识别

单一生物特征识别方法在实际应用时容易受到限制,系统的识别率低、稳定性差.针对上述问题,提出了一种基于在线单机的手形和掌纹相结合的多生物特征识别方法.对于手形识别,提取手指的相对长度构成特征矢量,采用k近邻分类器和支持向量机分类器相结合实现个人身份的识别,然后利用二维Gabor提取掌纹感兴趣区域(ROI)的纹理方向信息作为掌纹特征,对手形分类结果加以认证.在混合图库上进行试验,二者相结合的识别方法的识别率达到98.65%.实验结果表明,采用手形和掌纹双模态特征识别,可以有效提高系统的安全性和稳定性.     

一种基于特征级融合的多模态生物特征识别方法

生物特征识别是信息技术领域的研究热点,其中多模态生物识别技术凭借更好的适用性、更高的安全性及更优的性能成为发展趋势。提出了一种融合虹膜特征和掌纹特征的多模态生物特征识别方法,该方法分别提取虹膜及掌纹特征,融合时不同于传统的匹配级融合,而是从特征级融合入手,采用并行特征融合策略,将两特征向量以复向量的形式进行融合,构成复向量空间,并利用酉距离进行匹配决策。实验结果表明此方法比单模生物特征方法在识别性能上有了明显改善,同时与传统匹配级融合策略相比,更有优势,识别效果更好。     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别

针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大, 传统方法掌纹识别率低、 鲁棒性差等问题, 提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法. 首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行分解, 得到不同尺度和角度的轮廓系数, 并对Curvelet系数进行加权融合操作; 然后通过核主成分分析对掌纹特征进行降维处理, 实现特征提取; 最后采用相关向量机实现掌纹匹配, 并采用PolyU掌纹图像对算法的性能进行测试. 结果表明, 与其他掌纹识别算法相比, 该算法取得的掌纹识别率更高, 且掌纹匹配的时间最短, 可以满足掌纹实时识别要求.     

基于小波神经网络的掌纹识别

提出了一种基于小波神经网络的掌纹识别方法。首先对掌纹图像经过预处理得到掌纹的感兴趣区域(ROI),然后利用小波包分解的方法对该区域进行掌纹特征的提取,再利用RBF网络的容错能力和较快的收敛性对掌纹图像加以识别。针对香港理工大学掌纹数据库进行了实验,实验结果证明,本算法可以达到很好的识别效果,为掌握识别提供了一种新途径。     

基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法

针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0%,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.     

低定位精度条件下掌纹图像识别

提出了一种多层次相位相关掌纹识别(HPCPR)算法.先采用改进的结合相关值位置和大小的方法在整体上匹配和对齐掌纹图像,再用分块的加权相位相关法(WPC)精确匹配对齐后的掌纹图像,实现了低定位精度条件下掌纹图像的有效识别.算法综合使用掌纹图像的整体和局部特征,且能更快地对齐待匹配图像.与传统基于相位相关的识别方法相比,该算法既提高了识别的精度,又在识别的效率上获得明显改进.在PolyU掌纹库上的测试结果验证了算法的良好效果.     

基于分数阶Fourier变换的雷达目标识别

为了利用雷达信号的时频信息以提高雷达目标识别性能,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FrFT)的雷达目标识别方法。利用FrFT提取目标高分辨距离像的时频特征。从类可分性角度,求取多个最优变换,利用主分量分析方法对距离像的FrFT进行特征降维,并使用神经网络进行分类识别。最后,采用D-S证据理论,对多个最优变换的识别结果进行决策融合。仿真结果证明了该方法的合理性和可行性。     

基于模糊聚类-模糊模式识别的复合材料高温机械性能评价

将模糊聚类和模糊模式识别相结合的识别方法应用于具有多模糊特征变量的复合材料高温机械性能的识别中.对给定特征的复合材料进行模糊分类,建立群体模式.通过模糊模式识别在模式库中对检验样本进行匹配,实现对未知材料的聚类识别.结果表明:对于多因子相关的复合材料性能,两种方法的结合是有效可行的,可以满足经济性和准确性的要求.     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

掌纹图像的主线特征提取

掌纹特征的提取在掌纹自动识别系统中是一个必不可少的重要环节.本文首先用基于掌纹图像灰度特性的方法提取出掌纹的主线特征,针对存在的大量干扰点和断点,运用数学形态学进行了后置处理.实验表明,该方法能够有效地去除干扰点、连接纹线的断点,从而保证主线特征的稳定性与可靠性.     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于K-L变换的掌纹自动识别

掌纹自动识别是对基于生物统计学的身份鉴别的重要补充。论文尝试了对掌纹图像代数特征的提取 ,并设计了基于 K- L变换的掌纹自动识别方法。实验表明 ,这种方法能够取得很好的识别效果 ,即使对于低分辨率下的图像也有较高的识别率。在此基础上结合子空间法模式识别理论 ,提出了双子空间掌纹自动识别方法。并用双子空间对各类样本的空间分布进行了更加精细的刻画。然后采用分层最小距离分类器实现掌纹识别 ,使识别率和鲁棒性得到了进一步提高。     

基于数学形态学的掌纹图像分析

讨论和分析了数学形态学在在线掌纹图像处理中的应用.该方法应用数学形态学进行掌纹定位分割和增强处理.结合在线掌纹图像的特点采用形态学运算提取掌纹轮廓线,规范手掌质心,然后选取以质心为中心的合适大小的方形区域作为特征有效区域.在有效区域内进行形态学Bot-Hat变换检测出掌纹纹线进行增强处理,对增强后的图像进行傅立叶变换在频域空间进行特征提取和匹配.通过实验,论证了上述方法的有效性和可行性.     

非接触式掌纹识别中的图像复原方法

针对现有掌纹采集方法的不足, 设计一种新的非接触式高分辨掌纹采集方法, 并对可能产生的离焦现象提出一种基于方向小波的正则化掌纹图像复原方法. 理论和实验结果表明, 该方法有效地弥补了现有掌纹图像采集方法与图像分辨率的不足.