| 基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别 |
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| 引用本文： | 高雷阜,李超.基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别[J].吉林大学学报(理学版),2016,54(6):1361-1366. |
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| 作者姓名： | 高雷阜 李超 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学 理学院, 辽宁 阜新 123000 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 相关向量机 掌纹识别 特征降维 核主成分分析 Curvelet变换 |
| 收稿时间： | 2016-04-19 |
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