基于SVM的大鱼际掌纹图像二分类法

提出一种基于支持向量机(SVM)的大鱼际掌纹图像二分类法。采用高频强调滤波,对分割得到的大鱼际掌纹图像进行图像增强,提取其灰度共生矩阵4个方向的8个特征量作为分类特征向量。对比不同核函数下的分类准确率,结果表明,组合特征向量的SVM方法对大鱼际掌纹的初步二分类效果较好。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。