| 基于PCA-LBP特征的掌纹识别研究 |
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| 引用本文： | 王连加.基于PCA-LBP特征的掌纹识别研究[J].计算机仿真,2010,27(11). |
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| 作者姓名： | 王连加 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 掌纹识别 图像预处理 主成分分析 离散小波变换 |
Palmprint Recognition Based on Principle Analysis Charact and Local Binary Pattern |
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| WANG Lian-jia.Palmprint Recognition Based on Principle Analysis Charact and Local Binary Pattern[J].Computer Simulation,2010,27(11). |
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| Authors: | WANG Lian-jia |
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