融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法

摘 要：掌纹识别是受到较多关注的生物特征识别技术之一。在各类掌纹识别的方法中, 基于方向特征的方法取得了很好的效果。为了进一步提升识别精度,提出一种融合全局和局部 方向特征的掌纹识别算法,主要融合了基于方向编码的方法、基于方向特征局部描述子的方法 和结合方向特征和相关滤波器的方法。其中前 2 种方法属于空间域方法,可很好地提取掌纹的 局部方向特征;而第 3 种方法属于频域方法,能有效地提取全局方向特征。在匹配值层对该 3 种方法的识别结果进行融合。本文算法在 2 个掌纹数据库上进行了验证,实验结果表明,本文 方法的识别性能明显优于其他几种掌纹识别方法。     

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。     

基于掌纹、人脸在特征层融合的身份识别算法

首先利用小波变换增强掌纹、人脸图像;然后利用一种新的子空间分析方法——对角离散余弦变换和二维主元判别分析(Diagonal,Discrete Cosine Transform and Two-Dimensional Principle Component Analysis,Dia-DCT+2DPCA)相结合的算法提出了一种掌纹、人脸特征融合的识别方法;最后运用最小距离分类器进行识别。实验结果表明,该文提出的掌纹、人脸特征融合方法实现了特征层融合,有效地提高了身份识别的正确识别率。     

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Gabor滤波器和LBP的分级掌纹识别

本文首次提出将局部二进制模式(LBP)应用到掌纹识别中。借鉴分级检索的思想,先采用Gabor滤波器提取掌纹的全局能量特征,后采用LBP算子提取局部特征实现两次分类。实验结果表明,与单纯的Gabor滤波器方法相比,系统的识别率可进一步提高。     

局部二进制模式与小波特征融合的掌纹识别

针对利用单一方法进行掌纹图像识别所得的识别率难以提高这一情况,提出一种利用掌纹图像经高斯高通滤波后的局部二进制模式特征和三级小波分解的细节图像的能量特征的融合特征进行掌纹识别的方法。在提取图像的局部二进制模式特征的时候,通过高斯高通滤波增强图像的对比度,从而提取出更有效的局部二进制模式特征,该特征对光照的变化具有一定的鲁棒性;小波变换的细节图像能量数据反映不同频率成分的局部细节特征。实验结果表明所提出的掌纹识别方法的有效性。     

基于结构特征的在线掌纹的分类方法

在对掌纹进行身份自动鉴别的过程中,对掌纹进行粗分类的目的是对掌纹进行归类存储,减少不必要的匹配搜索时间,以便加快识别速度,提高识别率.本文利用在线掌纹的线特征,提出了一种基于掌纹结构特征的分类方法,具有很好的鲁棒性.     

基于主线特征的双向匹配的掌纹识别新方法

掌纹识别是利用人的手掌掌纹图像对其身份进行认证的一种生物特征识别技术,目前的掌纹研究主要集中在掌纹特征线的提取算法上,而对特征线的筛选和匹配的问题讨论较少,掌纹上的纹线比较复杂,深浅粗细长短不一,实施任何一种边缘提取算法都要考虑纹线的取舍问题,首先介绍了提出的应用最大内切圆对掌纹有效区域进行分割和对准的方法,较好地解决了掌纹的定位问题,然后提出了掌纹特征线族的概念,用以刻画掌纹上的主要特征,从而将掌纹纹线特征分为主要特征和次要特征．通过对主要特征与全部特征的双向匹配,给出最终的识别结果,将该方法与之前提出的基于傅里叶变换的方法在自行研制的掌纹采样设备所采集的掌纹库(90人450幅)上进行了比较实验,实验结果证明新方法可以处理原方法无法定位的掌纹图像,同时识别率也有明显提高。     

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。     

一种改进的基于PCA和FLD的掌纹识别

掌纹识别是生物特征识别中的一种,由于其分辨率要求低、设备成本低、用户易接受等优点受到众多研究者的关注.同其他生物特征识别一样也包括几何特征和数学特征识别两类方法,在数学特征中PCA、ICA、FLD等特征都可以用于掌纹识别.PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数据压缩技术,FLD是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法.将PCA和FLD结合起来进行掌纹识别,在识别阶段进一步利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行识别.实验结果证明该方法比未改进的FLD方法在识别率上得到明显的提高.     

基于语义信息跨层特征融合的细粒度鸟类识别

有效识别各种鸟类目标具有重要的生态环境保护意义。针对不同种类鸟类之间差别细微、识别难度大等问题,提出一种基于语义信息跨层特征融合的细粒度鸟类识别模型。该模型由区域定位网络、特征提取网络和一种跨层特征融合网络(Cross-layer Feature Fusion Network,CFF-Net)组成。区域定位网络在没有局部语义标注的情况下,自动定位出局部有效信息区域;特征提取网络提取局部区域图像特征和全局图像特征;CFF-Net对多个局部和全局特征进行融合,提高最终分类性能。结果表明,该方法在Caltech-UCSD Birds200-2011(CUB200-2011)鸟类公共数据集上,取得了87.8%的分类准确率,高于目前主流的细粒度鸟类识别算法,表现出优异的分类性能。     

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。     

基于特征融合的核量化图像分类方法

局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。     

改进的基于角点的掌纹线性定位方法

在分析比较现有的两种在线掌纹定位方法优缺点的基础上,提出一种改进的基于角点的掌纹线性定位方法.该掌纹定位方法首先根据手掌背景图信息和手指间的几何关系,计算出相邻手指间的中间线,然后计算中间线与手掌边缘的交点,从而得到掌纹角点的位置,最后根据掌纹角点定位出掌纹识别的有效特征区域.实验结果表明此方法能快速、准确地定位出掌纹的特征区域,且实现简单,具有很好的鲁棒性,对于提高后续的掌纹识别的准确性和提高整个掌纹识别系统的性能都具有非常主要的作用.     

基于多尺度特征融合网络的交通标志检测

传统交通标志检测方法检测速度慢,且现有深度神经网络对小尺寸交通标志检测精度低。对此提出一个基于YOLOv3的新型端到端卷积神经网络。以YOLOv3为检测框架,对特征提取网络和特征融合网络加以改进,并应用K-means聚类算法生成更适合交通标志的锚点框。充分利用多尺度特征实现了对小尺寸交通标志检测性能的提升。在TT100K (Tsinghua-Tencent 100K)和GTSDB (German Traffic Sign Detection Benchmark)交通标志数据集上进行实验,获得的mAP分别为82.73%和92.66%,运行时间分别为0.037 s和0.033 s。实验结果验证了改进网络的有效性,表明了改进网络的整体性能优于其他检测方法。     

基于多域特征提取和决策层融合的人脸识别

为了提取人脸图像丰富、有效的互补特征集,建立三种基于空域、频域和u域(分数阶傅立叶域)的特征提取模型,分别为基于局部二元模式(LBP)的空域多分辨率特征提取模型与基于频域和u域混合特征提取模型。在决策层,用加权和的方法对三种模型得到的相识度矩阵进行融合得到总的相识度矩阵,用最近邻分类器进行分类得到识别结果。实验表明,该方法能提取出丰富、有效的判别特征,与基于单一特征形式的人脸识别方法相比,识别效果得到了较高的改善。     

基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类

能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求.实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向...     

基于随机森林特征重要性的K-匿名特征优选

大数据时代,数据的共享与挖掘存在隐私泄露的安全隐患。针对使用K-匿名隐藏实现隐私保护会大幅降低数据分类挖掘性能问题,提出一种基于随机森林特征重要性的K-匿名特征选择算法(RFKA)用于分类挖掘。使用随机森林特征重要性度量特征的分类性能;采用前向序列搜索策略每次选择不破坏K-匿名且分类性能最大的特征加入特征子集;使用特征子集对应的数据集构建模型进行分类实验。实验结果表明,该算法能更有效地平衡K-匿名和分类挖掘性能,且算法运行效率更高。