共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
在小样本的情况下,BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心,所得的特征值不一定是最优的。为此,提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵,构建相应的总体散度矩阵。在PolyU和CASIA掌纹库上的实验结果证明,该方法的最优识别率高于传统的BDPCA算法。 相似文献
2.
3.
基于PCA-LBP特征的掌纹识别研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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. 相似文献
4.
掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术.使用主成分分析对图像向量进行处理,向量维教一般都很高.二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵,双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法,将其应用于掌纹识别,通过在水平和垂直2个方向上各执行1次二维主成分分析运算,消除了掌纹图像行和列的相关性,运用新准则选取了更适合于分类的主分量,大大压缩了特征的维数.在香港Poly-technic Universitv的Palmprint Database测试结果表明,该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度. 相似文献
5.
基于平稳小波变换的掌纹特征提取与识别 总被引:2,自引:0,他引:2
掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法,其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取。论文基于图像的多尺度分析的思想,提出了一种利用平稳小波的局部极值点来提取掌纹特征的方法。文中利用平稳小波变换,对图像进行不同方向的滤波,然后提取各方向的极值点并融合作为特征点。并以此为基础进行不同掌纹的匹配识别。 相似文献
6.
基于Gabor小波变换和最佳鉴别特征的掌纹识别 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种提取掌纹图像特征的方法,该方法的实现过程如下:首先,计算掌纹图像上均布离散位置的二维Gabor小波变换系数的幅值,将其作为掌纹图像的原始特征;其次,利用主分量分析实现Gabor小波特征的降维;最后,通过线性判别分析提取最有利于分类的最佳鉴别特征。实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
7.
独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势,用于掌纹特征提取,使得变换后的各分量之间不仅互不相关,而且还尽可能的统计独立,能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降低运算复杂度,提出了一种基于小波分解的独立分量掌纹特征提取方法。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和细节信息的基础上,去掉高频噪声,然后进行独立分量分析,采用FastICA算法,试验结果表明,本方法比传统的独立分量分析方法的识别率更高,且计算量大大减少。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
10.
11.
12.
针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题,提出一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和Levenberg-Marquardt(LM)神经网络的掌纹识别方案. 首先,将彩色手掌图像转换成灰度图像. 然后,提取出手掌图像中的感兴趣区域(ROI),并构建成直方图. 接着,利用DT-CWT进行6层小波分解并获得特征系数,分别计算特征系数的最大值、平均值和中值构建36维特征向量. 最后,利用LM神经网络根据特征向量实现掌纹的识别分类. 在CASIA数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的识别方案,提出的方案的具有更高的识别率和更少的识别时间. 相似文献
13.
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。 相似文献
14.
15.
基于傅立叶变换的掌纹识别方法 总被引:23,自引:0,他引:23
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. 相似文献
16.
According to the fact that the basic features of a palmprint, including principal lines, wrinkles and ridges, have different resolutions, in this paper we analyze palmprints using a multi-resolution method and define a novel palmprint feature, which called wavelet energy feature (WEF), based on the wavelet transform. WEF can reflect the wavelet energy distribution of the principal lines, wrinkles and ridges in different directions at different resolutions (scales), thus it can efficiently characterize palmprints. This paper also analyses the discriminabilities of each level WEF and, according to these discriminabilities, chooses a suitable weight for each level to compute the weighted city block distance for recognition. The experimental results show that the order of the discriminabilities of each level WEF, from strong to weak, is the 4th, 3rd, 5th, 2nd and 1st level. It also shows that WEF is robust to some extent in rotation and translation of the images. Accuracies of 99.24% and 99.45% have been obtained in palmprint verification and palmprint identification, respectively. These results demonstrate the power of the proposed approach. 相似文献
17.
18.
韩晓翠 《计算机工程与应用》2010,46(25):185-187
在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法(M2DPCA),该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布矩阵。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果证明,新方法可以有效改善识别性能,优于传统的PCA和2DPCA方法。 相似文献