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。     

基于二维Fisher线性判别的掌纹识别方法

在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA, PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047 s。     

基于多线性主元分析和FLD的掌纹识别*

为了减少高维对计算成本的影响,同时提取有利于分类的判别特征,提出运用多线性主元分析(MPCA)与FLD相结合的方法进行掌纹识别。运用MPCA直接对掌纹张量进行降维和特征提取,低维特征向量作为FLD的输入,提取判别特征向量,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主元分析（PCA）、PCA+FLD、二维主元分析(2DPCA)、独立元分析（ICA）和MPCA相比,该算法的识别率(RR)最高为9991%,特征提取和匹配总时间为0398 s,满足实时系统的要求。     

分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。     

二维EMD分解提高PCA掌纹识别率

为了提高常用于在线掌纹识别的PCA方法的识别率,提出融合BEMD技术的PCA掌纹识别方法.二维EMD技术能够在频率域内实现图像的多层分解,在不同频段内对图像进行处理.掌纹图像的低频部分容易受到背景等因素的影响,所以实验中提取、利用掌纹高频信息,去除低频信息,充分利用掌纹中的个人特征信息,抑制干扰,提高识别率.基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示,这种方法的识别率远高于传统PCA方法,体现了一定的理论研究意义和实用价值.     

基于ICA的在线掌纹识别

个人身份认证和鉴别在现在社会显示着重要的作用,作为一种准确而可靠的个人鉴定方式,生物识别已经引起了广泛的注意.掌纹作为一种相对较新的生物识别技术也有着独特的优点.而掌纹特征的提取和选择是整个识别中最关键的一个环节,主要利用ICA（独立主成分分析）方法对掌纹进行特征提取,实验证明,相比较PCA（主成分分析）方法,基于ICA方法具有更高的识别效率.     

基于改进PCA和支持向量机的掌纹识别

掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术。掌纹识别是用掌纹特征(包括人眼可见的和不可见的)来进行身份鉴别的一种方法。其中掌纹特征提取和掌纹特征匹配是掌纹识别研究的关键部分和核心内容。在特征提取方面,给出了两种改进的特征提取方法。先对掌纹图像进行傅里叶变换,再对变换后的图像进行主成分分析;针对掌纹图像的特点,对PCA进行改进,设计了适用于掌纹图像的分块主成分算法。将一整幅掌纹图像分为若干子块图像,在此基础上进行主成分分析。通过实验验证了改进的特征提取方法可以提高识别准确率。在特征识别方面,模版匹配虽然在一定程度上计算量小,准确率高,但容易陷入小样本问题。因此通过训练SVM分类器,进行掌纹识别。实验证明该方法有较好的可行性。     

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.     

一种用于掌纹识别的线特征表示和匹配方法

作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征,该矢量称为线特征矢量(1ine feature vector,简称LFV).线特征矢量是用掌纹线上各点的梯度大小和方向来构造的.该矢量不但含有掌纹线的结构信息,而且还含有这些线的强度信息,因而,线特征矢量不但能区分具有不同线结构的掌纹,同时也能区分那些具有相似的线结构但各线强度分布不同的掌纹.在掌纹匹配阶段,用互相关系数来衡量不同线特征矢量的相似性.实验表明,LFV方法无论是在速度、精度,还是在存储量方面都能满足联机生物识别的要求.     

基于血流图的小波域分块DCT + FLD红外人脸识别方法

为了从生物特征角度同时结合人脸的局部特征和整体特征提高红外人脸的识别性能,提出了一种基于血流图的小波域分块DCT+FLD(Fisher线性判别)红外人脸识别方法.首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后用小波变换对人脸血流图像做两级小波分解,再对低频子带进行分块并对每个分块进行DCT变换,提取部分变换后的系数作为子块的特征值,对这些子块的特征值构成的组合特征值从整体上做Fisher线性分析,得到特征子空间,最后根据欧氏距离和三阶近邻分类器进行识别,得到最终的识别结果.实验表明,同基于传统PCA+FLD,DCT+FLD以及DWT+PCA+FLD方法相比,所提出的方法得到了更好的识别效果.     

基于子空间特征融合的两级掌纹识别算法

针对单一PCA或PCA只能提取掌纹的线性或非线性特征,单一分类器的掌纹识别率低缺陷,提出一种子空间特征融合的两级掌纹识别方法（PCA-KPCA-SVM）。首先采用子空间特征提取方法PCA、KPCA分别提取掌纹图像线性和非线性特征,然后基于融合特征总类间距离最大准则,计算出最佳的融合系数,得到PCA、KPCA的融合掌纹特征,最后将融合特征输入到欧式距离分类器进行掌纹识别,如果拒绝识别,则输入支持向量机进行二次识别。采用Polyu掌纹图像库进行测试实验,结果表明,相对于对比算法,PCA-KPCA-SVM提高了掌纹识别率,有效降低了掌纹的误识率和拒识率。     

特征维数和分类器参数统一优化选择的掌纹识别

为了进一步提高掌纹识别系统性能,充分利用主成分分析特征维数和支持向量机参数之间的联系,提出了一种特征维数和分类器参数统一选择的掌纹识别模型（Features-Classifier）。对掌纹图像进行预处理,将主成分分析图像特征维数和支持向量机参数作为一个粒子,在统一的目标函数下通过粒子之间的信息交流和相互协作,找到最优掌纹特征和分类器参数,根据最优掌纹特征和分类器参数建立掌纹图像识别模型,并采用Po1yU掌纹数据库对模型性能进行仿真实验。结果表明,Features-Classifier的掌纹平均识别率达到94%以上,识别结果明显优于独立、分开选择特征维数和分类器参数的掌纹识别模型。     

Palmprint Recognition by Applying Wavelet-Based Kernel PCA

This paper presents a wavelet-based kernel Principal Component Analysis (PCA) method by integrating the Daubechies wavelet representation of palm images and the kernel PCA method for palmprint recognition. Kernel PCA is a technique for nonlinear dimension reduction of data with an underlying nonlinear spatial structure. The intensity values of the palmprint image are first normalized by using mean and standard deviation. The palmprint is then transformed into the wavelet domain to decompose palm images and the lowest resolution subband coeffcients are chosen for palm representation. The kernel PCA method is then applied to extract non-linear features from the subband coeffcients. Finally, similarity measurement is accomplished by using weighted Euclidean linear distance-based nearest neighbor classifier. Experimental results on PolyU Palmprint Databases demonstrate that the proposed approach achieves highly competitive performance with respect to the published palmprint recognition approaches.     

基于2DGabor小波与BDPCA的掌纹识别

提出一种解决双向主成分分析(BDPCA)中小样本问题的掌纹识别方法。把掌纹感兴趣区域图像经过2DGabor小波变换后得到的每个图像都作为独立的样本,以增加每一类掌纹的样本数。设计一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA算法进行特征提取。采用训练样本的k值矩阵代替训练样本的平均值矩阵,从而获得最优投影矩阵。将2DGabor与改进的BDPCA算法相结合进行掌纹识别。在PolyU掌纹库中的实验结果表明,该方法不仅减少了不同训练样本对识别率的影响,而且能够提高识别率,甚至当每类训练样本数仅为1时,也能得到较高的识别率,有效解决了掌纹识别的小样本问题。     

主成分分析法在掌纹图像识别中的应用

掌纹识别技术是生物特征识别领域的又一新兴技术,在网络安全、身份鉴别等方面有广阔的应用前景。将主成分分析法应用于掌纹图像的特征提取,阐释了传统主成分分析与加权主成分分析在处理掌纹图像时的差异,并在不同数据库上对两种方法进行了实验,结果表明传统主成分分析比加权主成分分析有更高的识别率以及加权主成分分析能够削弱光照对识别结果的影响。     

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.