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。     

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.     

基于特征融合的掌纹识别算法应用研究

研究掌纹准确识别问题,由于光照强度、位置移动、采集设备等影响,采集掌纹图像的分辨率较低。单一掌纹特征提取方法难以全面描述掌纹信息,导致掌纹识别率低。为了提高了掌纹识别率,提出一种基于Gabor滤波和LBP算法相融合的掌纹识别方法。首先对采集掌纹进行预处理,然后分别采用Gabor滤波和LBP算法进行特征提取,最后采用神经网络建立掌纹识别器。仿真结果表明,相对于单一特征提取算法,融合特征算法不仅提高了掌纹识别率,同时加快掌纹识别速度,能够很好满足实时掌纹识别系统的要求。     

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。     

掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法

针对单一生物特征识别技术易受外界各种因素影响,识别率和稳定性有待提高的问题,提出一种掌纹掌脉图像超小波域融合识别算法NSCT-NBP。首先,对掌纹掌脉图像利用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;然后,对融合后的图像利用近邻二值模式（NBP）提取纹理特征,获得特征向量;最后,通过计算特征向量间的汉明距离比较融合图像间的近似程度来计算等误率（EER）。在PloyU图库及自建图库上进行实验,结果表明,NSCT-NBP算法可获得最低的EER,分别为0.72%和0.96%,识别时间仅为0.0530 s和0.0871 s,与当前最优的基于小波变换和Gabor滤波器的掌纹掌脉融合方法相比,在两个图库上EER分别降低了4%和36.8%。NSCT-NBP算法能够有效融合掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了识别系统的安全性。     

基于多分辨率下节点图像融合的人脸识别方法

人脸识别是人机接口和生物信息领域研究的重要方面,得到广泛的关注,人脸特征提取是其重要环节之一。为了克服人脸光照和表情变化对特征提取的影响,提出在小波包分解后的多分辨率下利用(2D)2PCA提取人脸特征进行识别的方法,主要创新包括：（1）以小波包分解所有节点图像为研究对象;（2）提出以识别率来选取“成功”节点;（3）提出一种融合节点图像的方法。首先通过二层小波包分解获取节点图像,采用(2D)2PCA方法提取所有节点图像的特征矩阵,并利用最邻近分类器获取其识别率,然后在选取“成功”节点图像的基础上,构建了一个融合方法进行人脸识别。用CMU PIE和Yale 库中的样本进行对比测试,结果表明本方法的高效性,同时也说明融合多分辨率下的节点图像能有效提高识别率。     

基于高通滤波及LBP主成分特征的一种掌纹识别方法

本文用高斯高通滤波对图像进行预处理,然后用LBP方法提取掌纹图像特征,最后用PCA法降低特征维数。高斯高通滤波的作用在于增强图像对比度,使其具有更为明显的区分信息;图像的LBP特征具有抗旋转能力强,不受每次采集图像时光照不同的影响等优点;PCA能够提取特征矩阵的主成分。试验证明此方法具有较好的特征提取能力,得到了较高的识别率。     

基于Gabor滤波器与LDP掌纹可撤销模板生成方法

针对掌纹身份认证中存在着识别率和安全性较差的问题,提出一种基于多方向的Gabor滤波和局部方向模式（Local Directional Pattern,LDP）的自适应阈值特征编码方法mLGDP,在此基础上,进一步提出一种基于多方向Gabor滤波和LDP方法的自适应阈值差值特征编码方法mDLGDP,并将这两种方法的特征相融合,有效增强了原有掌纹模板间的多样性和识别率。通过对图像的特征编码进行分块处理,提取特征向量并二值化,再采用Bloom滤波器实现多对一映射和对掌纹图像的位置置乱,将得到置乱结果矩阵和用户密钥通过卷积运算进行不可逆变换,最终获得掌纹图像的可撤销模板。理论分析和实验表明,即使在密钥丢失时,分别使用两种改进方法依然可以保持较高的识别率,当使用两种特征相融合的方法时,识别率能够得到有效提高,且具有更好的安全性。     

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Nonsubsampled Contourlet变换的掌纹特征提取算法

为了研究Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)在掌纹识别应用方面的可行性和性能,本文采用MATLAB仿真手段,利用NSCT对纹理特有的各向异性和多尺度特点,以香港理工大学采集的掌纹图像为研究样本,建立掌纹识别的分析和研究平台,针对NSCT从掌纹图像中分解得到的多个系数矩阵,研究掌纹特征的提取算法。实验结果表明,NSCT在掌纹识别方面具有较好的性能和较高的识别率,从而验证了该方法在掌纹识别中的有效性和识别效果。     

Palmprint authentication using a symbolic representation of images

A new branch of biometrics, palmprint authentication, has attracted increasing amount of attention because palmprints are abundant of line features so that low resolution images can be used. In this paper, we propose a new texture based approach for palmprint feature extraction, template representation and matching. An extension of the SAX (Symbolic Aggregate approXimation), a time series technology, to 2D data is the key to make this new approach effective, simple, flexible and reliable. Experiments show that by adopting the simple feature of grayscale information only, this approach can achieve an equal error rate of 0.3%, and a rank one identification accuracy of 99.9% on a 7752 palmprint public database. This new approach has very low computational complexity so that it can be efficiently implemented on slow mobile embedded platforms. The proposed approach does not rely on any parameter training process and therefore is fully reproducible. What is more, besides the palmprint authentication, the proposed 2D extension of SAX may also be applied to other problems of pattern recognition and data mining for 2D images.     

掌纹识别研究进展综述

掌纹图像蕴含丰富特征,容易与手背静脉、指节纹及手形特征进行多模态融合,因此成为生物特征识别领域的热点.文中主要从掌纹的采集、感兴趣区域的检测、特征提取与匹配3方面介绍掌纹识别的基本流程.探讨基于不同特征融合的多模态识别策略.根据特征提取方法的不同,掌纹识别算法可分为基于手工设计的算法(如编码特征、结构特征、统计特征、子空间特征)和基于特征学习的算法(如机器学习和深度学习),文中对上述算法进行详细对比和分析.最后讨论未来掌纹识别面临的挑战和发展,特别是复杂场景下跨平台的掌纹识别系统.     

Online palmprint identification

Biometrics-based personal identification is regarded as an effective method for automatically recognizing, with a high confidence, a person's identity. This paper presents a new biometric approach to online personal identification using palmprint technology. In contrast to the existing methods, our online palmprint identification system employs low-resolution palmprint images to achieve effective personal identification. The system consists of two parts: a novel device for online palmprint image acquisition and an efficient algorithm for fast palmprint recognition. A robust image coordinate system is defined to facilitate image alignment for feature extraction. In addition, a 2D Gabor phase encoding scheme is proposed for palmprint feature extraction and representation. The experimental results demonstrate the feasibility of the proposed system.     

鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99%,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求。     

掌纹识别的一种新的特征提取方法*

通过分析已有的掌纹识别方法和特征提取所面临的问题,提出了一种新的掌纹识别算法——直接监督保局投影(DSLPP)。该算法在传统的保局投影（LPP）算法中加入类别信息,同时对角化XLX T和XDX T,可以直接达到保局投影算法的最优准则,并且无须在原始高维数据(如原始图像)上先进行任何特征提取或降维处理。在PolyU 掌纹库中进行实验,与Eigenpalm、Fisherpalm和LPP算法相比具有较高的识别速度和识别率;当掌纹库中图像总数为600张,共100人,每人用5张掌纹图像作为训练样本,1张掌纹图像作为     

基于傅立叶变换的掌纹识别方法

掌纹识别是指由计算机自动识别哪些掌纹图像来自同一只手掌,哪些来自不同的手掌.在掌纹识别中,特征提取算法的优劣至关重要.提出了一种基于傅立叶变换的掌纹特征提取方法.该方法的基本思想是先将掌纹图像应用傅立叶变换转换到频域,然后在频域中进行特征提取和描述.提取出来的特征备用来索引掌纹数据库,以便当一个新的掌纹图像被输入时,可以很快确定该手掌是否已经在掌纹库中注册.该方法可以用来做基于人体生物特征的身份识别,在安全领域有广泛的应用前景.实验验证了该方法的有效性.     

一种新颖的低分辨率条件下的掌纹识别方法

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术。当今的掌纹识别方法存在的比较困难的问题之一就是在特征提取时受一些客观因素制约 ,影响后面的匹配精度。为此 ,提出一种改进的基于相位相关的掌纹图像匹配算法。该算法不受光照、平移的影响 ,对噪声也有很好的鲁棒性。在此基础上实验了该算法在不同分辨率下的表现 ,发现当分辨率降为原图像的十六分之一时 ,该算法仍然能取得较高的识别率 ,证明了该算法在较低分辨率下的有效性。