一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法

提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别。基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低。     

一种新的掌纹特征提取方法研究

提出一种基于Gabor小波和改进的广义K-L变换的掌纹识别方法。该方法首先对测试样本的掌纹ROI灰度图像进行Gabor小波变换,得到其Gabor特征向量,然后利用改进的广义K-L变换方法将高维特征向量变换到低维空间,最后将得到的低维特征向量利用欧氏距离法与训练样本库中的特征向量作匹配识别。该方法首次将基于时频变换的特征提取算法与基于子空间的特征提取算法结合起来,既充分利用了Gabor函数优良的特征提取性能,又有效解决了高维特征的降维处理问题。通过使用自行采集的数据库对该方法作对比实验,获得了94%的识别率     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于矩不变量-2DPCA的掌纹识别算法

在掌纹识别问题的研究中,首先在频域内对图像在主方向上利用2D Gabor滤波器进行滤波,增强特征纹线信息.然后通过小波变换对掌纹图像进行分解,可以降低图像的分辨率并提取低频成份.对二维主成分分析(2DPCA)可以降低计算复杂度,有利于计算掌纹图像的特征.在样本采集过程中难免会有一些由于微小旋转或挤压所引起的噪声所带来的影响,为了对传统的2DPCA算法进行改进,并提高掌纹算法的识别率.同时利用减少上述噪声的影响.将两种方法结合在一起,反复进行掌纹特征的计算,最后使用最近邻法则进行匹配.实验表明,矩不变量配合2DPCA的方法可以提高掌纹图像的识别率.     

基于布朗曲面模型的图像分形维计算方法

针对差分盒维数DBC(differential box counting)算法中空盒子对计算图像分形维数的影响,分析了DBC算法和其一种改进算法最小盒维数计算方法MBC(minimum box counting)剔除所有空盒子的不足,提出了一种新算法——真实差分盒维数算法ADBC(actual differential box-counting),将差分盒方法中存在的空盒子分为真实空盒子和潜在盒子。在计算盒子数量时,引入图像分形布朗曲面模型,通过模拟图像差分盒子覆盖真实事物(极限分辨率的图像)的情况,结合DBC算法和MBC算法寻找空盒子为潜在盒子的期望,用期望的形式最大程度求出基于图像和分形布朗模型的精确盒子数。实验结果表明,该方法使分形维数计算精度得到了明显提高。     

基于Gabor小波变换和最佳鉴别特征的掌纹识别

提出了一种提取掌纹图像特征的方法,该方法的实现过程如下：首先,计算掌纹图像上均布离散位置的二维Gabor小波变换系数的幅值,将其作为掌纹图像的原始特征;其次,利用主分量分析实现Gabor小波特征的降维;最后,通过线性判别分析提取最有利于分类的最佳鉴别特征。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维 Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.     

基于水平扩张毯子维的掌纹识别

掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术近年来得到了广泛研究.鉴于毯子 维(Blanket dimension, BD)的多分辨率特性和掌纹纹理的方向性,本文对比分析了普通毯子维、水平方向扩张 毯子维和垂直方向扩张毯子维对掌纹分形特征的表达性能,提出并研究了一种基于水平扩张 毯子维的掌纹识别新算法.本文算法在香港理工大学掌纹数据库(版本2)进行了实验,实验结 果表明,水平扩张毯子维可以很好地提取掌纹特征,获得的识别率可达99.9%,识别时间 小于287ms,可满足在线掌纹识别.     

基于PCA-LBP特征的掌纹识别研究

关于掌纹特征提取要求提高识别率,局部二值模式(LBP)掌纹识别,提取的特征维数高,特征之间存在一定冗余,导致掌纹识别率较低.为了提高掌纹识别率,提出一种主成份分析(PCA)的LBP的掌纹特征提取方法(PCA-LBP).首先对掌纹图像进行灰度预测,采用LBP算法计算灰度直方图,得到256个灰度对应的像素数据,将其作为掌纹图像的原始特征,用主成分分析方法消除各特征之间的高度冗余性,并有效地降低了特征集的维数,得到了最有利于识别的最佳特征.根据最小欧式距离判别法对掌纹图像的进行识别,对PolyU标准库中的掌纹进行仿真实验,结果表明,相比传统的LBP算法和离散小波变换提取算法,可以提较少的特征维数取得了更高的的识别率,说明改进算法既不会丢失掌纹图像的原有信息,提高了识别率.     

改进的Gabor变换和二维NMF融合的人脸识别

为了得到高质量的人脸特征,提高人脸识别性能,提出基于改进的Gabor变换和（2D）2NMF（二维非负矩阵分解法）的人脸识别方法。改进的Gabor变换提取的特征有较高的品质,鲁棒性增强。二维非负矩阵分解法降维能大大降低图像数据维数,缩短计算时间,提高识别率。最后在ORL人脸库中进行实验,结果表明改进的Gabor变换和二维NMF方法相结合计算时间略微增加,但识别效率明显提高,从而证明了该方法的有效性。     

基于安全概略的可撤销掌纹模板生成算法

为了有效改进掌纹模板生成算法的识别率和安全性等性能,提出一种基于安全概略的可撤销掌纹模板生成算法。首先提取掌纹图像不同方向、不同尺度的Gabor幅值特征,并通过主成分分析（PCA）算法对其进行降维;然后将加密后的特征向量与BCH码异或融合,得到基于安全概略的可撤销掌纹模板。对比实验表明,该算法具有良好的识别性能,能较好地满足可撤销性、多样性和不可逆性,即便在单密钥丢失的情况下,也具有较高的识别率。     

基于Gabor局部相对特征的掌纹识别

Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤波;结合分形学的思想,将滤波后的图像分成大小相等的子域,每个子域又分成多个相同的子块,计算每个子块与它所在子域的相对方差,将所有子块的相对方差排列组成表征图像的特征向量进行识别。该算法将微尺度不变与局部相对特性统一,所提取的特征对各种变化有很强的鲁棒性,提高了识别精度和效率。实验使用北京交通大学BJTU_PalmprintDB证明该算法的有效性。     

基于实值Gabor变换的掌纹识别

掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法,其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取,本文提出了一种基于实数形式离散Gabor变换的掌纹特征提取方法,将空域的掌纹图像变换到联合（时间）空间频率域并将其联合（时间）空间频率域的能量分布作为掌纹的特征,以此为基础分别使用欧式距离和支持向量机进行了不同掌纹的匹配识别。实验结果表明,该算法对掌纹图像小的平移、小角度的旋转和小的手掌伸缩具有鲁棒性,并且获得了较高的识别率。     

Robust palmprint identification based on directional representations and compressed sensing

In this paper, we propose a novel approach for palmprint recognition, which contains two interesting components: directional representation and compressed sensing. Gabor wavelets can be well represented for biometric image for their similar characteristics to human visual system. However, these Gabor-based algorithms are not robust for image recognition under non-uniform illumination and suffer from the heavy computational burden. To improve the recognition performance under the low quality conditions with a fast operation speed, we propose novel palmprint recognition approach using directional representations. Firstly, the directional representation for palmprint appearance is obtained by the anisotropy filter, which is robust to drastic illumination changes and preserves important discriminative information. Then, the principal component analysis (PCA) is used for feature extraction to reduce the dimensions of the palmprint images. At last, based on a sparse representation on PCA feature, the compressed sensing is used to distinguish palms from different hands. Experimental results on the PolyU palmprint database show the proposed algorithm have better performance than that of the Gabor based methods.     

改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别

提出一种基于改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别方法;该方法通过形状指数将3D掌纹图像映射成灰度图像,以克服常用的均值或高斯曲率映射难于精确描述3D掌纹特征的缺点;基于此,将7/5滤波器引入Contourlet变换,并在变换域提取形状指数映射图各方向子带的均值与方差作为掌纹图像的特征信息,从而有效利用了Contourlet变换优越的方向特征表达能力,又可有效消除传统Contourlet变换各子图像存在的相关性;最后采用欧氏距离最近邻分类法,实现了测试图像的分类识别。实验结果表明,针对香港理工大学所提供的三维掌纹数据库,该方法总体识别率较PCA方法提高了2.9%,具有明显的优势。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。