基于空间频率能量分布的掌纹识别

提出了一种基于实数形式离散Gabor变换的掌纹特征提取方法,将空域的掌纹图像变换到联合空间频率域并将联合空间频率域的能量分布作为掌纹的特征,以此为基础使用欧式距离对特征向量进行了匹配识别。实验结果表明,该算法对掌纹图像小范围的平移、小角度的旋转和小范围的手掌伸缩具有鲁棒性,获得了比较理想的识别率。     

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。     

基于小波变换和信息熵的掌纹特征提取方法

本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合,提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二雏小波分解,再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量,从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程,而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数,使得到的特征向量长度远小于传统算法。     

基于平稳小波变换的掌纹特征提取与识别

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。     

分辨率LBP的掌纹特征提取

为了研究NSCT变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)在掌纹识别应用方面的可行性和性能,提出了一种基于NSCT变换与局部二值模式相结合的掌纹特征提取算法.该方法能够较好地提取皱褶、乳突纹等掌纹的细节特征,并且能够有效减少掌纹识别中由于图像的平移、旋转和光照对识别结果造成的影响.使用NSCT变换可以稀疏地表示二维奇异曲线并且变换本身具有平移不变性;而LBP算子是一种有效的纹理描述算子并且该算子具有很好的灰度和旋转不变性.首先对掌纹图像进行NSCT变换,然后对变换后的掌纹子图提取局部多分辨率和多尺度的LBP特征.实验结果表明,该算法能够更好地表达掌纹纹线的细节和结构特征,对掌纹图像有更高的鉴别性.     

基于DCT鉴别分析的掌纹特征提取

离散余玄变换是一种经典的图像处理技术，而鉴别分析是一种常用的图像特征提取技术。本文将这两种技术有机地结合起来，提出了一种新的掌纹特征提取方法。该方法首先对于掌纹的离散余玄变换图像，提出了一个二维可分性判据来选择具有良好可分性的频段;然后提出了一种改进的费舍脸方法来提取鉴别特征。在掌纹图象公共数据库上的实验结果验证了本文所提出的方法的有效性。     

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。     

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     

基于八元数的彩色掌纹特征提取与识别算法

综合4种传统算法和八元数BP神经网络,提出一种掌纹特征提取算法,自动提取彩色掌纹图像的掌纹线。对掌纹线图像进行二维小波分解,并构造七维特征向量,采用八元数矢量积表示算法进行掌纹识别。实验结果表明,掌纹提取算法能提取出较精细的掌纹线,识别算法的成功率可达96%。     

基于面积分布算子的三维模型检索算法

在产品设计、3D制作等领域中经常使用大量的三维模型,但现有的基于属性的检索方式由于属性数据不全、不准的问题,搜索引擎还不提供有效的三维模型检索服务。提出了一种与CAD系统无关的基于面积分布算子的三维模型检索算法,该算法采用模型中顶点关联的三角形面积总和及平均面积构成的面积序列,对面积分布序列进行归一化操作和傅里叶变换等处理,得到最终的面积分布算子,将三维模型的相似度计算映射为面积分布序列的比较。在普渡大学建立的工程标准模型库(ESB)上对该算法进行了验证和比较。实验结果表明该算法客观反映了模型的相似程度,明显提高了传统的检索算法的效率和速度。     

一种基于最少出现文档频的文本特征提取方法

传统特征提取改进方法在特征分布信息的量化方面存在不足,很大程度上影响了其分类效能。针对这一问题,提出一种基于最少出现文档频的特征提取改进方法,即TF-LDF算法。该算法用最少出现文档频来量化特征类间集中度与类内离散度,能够更加准确地反映特征分布情况。通过实验结果比较,可以证明TF-LDF算法分类效果更佳。     

Palmprint feature extraction using 2-D Gabor filters

Biometric identification is an emerging technology that can solve security problems in our networked society. A few years ago, a new branch of biometric technology, palmprint authentication, was proposed (Pattern Recognition 32(4) (1999) 691) whereby lines and points are extracted from palms for personal identification. In this paper, we consider the palmprint as a piece of texture and apply texture-based feature extraction techniques to palmprint authentication. A 2-D Gabor filter is used to obtain texture information and two palmprint images are compared in terms of their hamming distance. The experimental results illustrate the effectiveness of our method.     

基于ARM9嵌入式系统的掌纹识别系统的实现

掌纹识别技术是一种新兴的生物识别技术,是近年来生物识别研究的热点。介绍了一种掌纹识别算法在ARM9嵌入式系统上的实现方案。介绍了系统的各部分组成,包括基于排序测度的掌纹识别算法、嵌入式系统的软件设计和硬件设计。针对算法在嵌入式系统上实现的困难,提出了提高算法速度的解决方案。     

基于空间关联特征分布的目标跟踪

通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性.