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基于核局部Fisher判别分析的掌纹识别 总被引:2,自引:2,他引:0
运用核局部Fisher判别分析(KLFDA)进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题,首先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KLF-DA提取低维的投影向量;然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影向量上投影,得到非线性局部判别特征;最后计算特征向量间的余弦距离,进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库对算法进行测试,实验结果表明,与主元分析(PCA)、Fisher判别分析(FDA)、独立元分析(ICA)、核主元分析(KPCA)和局部Fisher判别分析(LFDA)相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间0.031 s,满足实时系统的要求。 相似文献
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提出了一种新的判别 核窗宽方法,进而研究了基于判别核窗宽的KPCA和LPP在掌纹识别中的应用。首先根据训练 样本和类标签计 算类内核窗宽和类间核窗宽;在分类密集区选择较小窗宽,在分类稀疏区选择较大窗宽,可 以有效提取数 据的关联特征;然后运用基于判别核窗宽的KPCA和LPP方法提取低维特征向量,计算特征向 量间的余弦 距离进行掌纹匹配;最后运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与 传统算法相比, 本文算法的识别率最高,识别时间小于0.6s,验证了方法的有效性 。 相似文献
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基于多线性核主成分分析的掌纹识别 总被引:5,自引:4,他引:1
提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别.首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后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... 相似文献
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基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解决单样本掌纹识别的困难,研究了基于最近相关性分类器(NCC)的单样本掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行分块,划分为若干个子图像;然后运用统计特征、傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和Gabor变换4种方法对子图像进行特征提取,将所有子图像的特征向量组合在一起形成该图像的特征向量;最后应用NCC进行分类识别。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明:与最近邻分类器(NNC)和支持向量机(SVM)相比,在不同大小的子图像上,运用不同的特征提取算法,NCC均提高了识别率;分类时间在0.3~0.7s之间,满足实时系统的需求。 相似文献
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为了在频域内对相位谱建立模型,运用相关滤波器方法进行掌纹识别。首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用训练图像设计最小平均相关能量(MACE)滤波器,然后计算训练图像和测试图像的相关输出平面,根据峰与相关能量(PCE)比值指标进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与传统子空间方法相比,本文方法的识别性能最优,识别率为100%,特征提取和匹配总时间小于0.5 s,具有快速、有效和易于实现等优点。 相似文献
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子空间法作为一种传统的识别方法,识别时基于整幅图像,复杂性比较高,而且没有考虑类别信息.为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息,研究了一种基于小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别算法.在建议的识别方法中,首先通过小波三级分解提取低频子图像,对低频子图像应用PLS提取掌纹特征,然后将样本投影到提取的特征上作为特征向量进行分类识别.应用PolyU掌纹图像库进行实验分析,实验结果表明:与主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和独立主元分析(ICA)相比,该方法的识别率得到了很大的提高,大大减小了误识率和拒识率,验证了该方法的有效性. 相似文献
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为了提高识别率,提出了基于MEEMD和2DPCA的掌纹识别方法.利用MEEMD技术对掌纹图像进行分解,得到本征模式函数(IMF)分量,用高频分量重构掌纹图像,形成掌纹识别图像集.然后利用2DPCA技术进行识别.MEEMD重构掌纹能够突出掌纹细节特征,提高识别率.采用香港理工大学掌纹数据库进行实验,将此方法与不包含MEEMD的2DPCA方法进行比较,实验结果说明此方法有较高的识别率和较快的识别速度. 相似文献
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全手掌掌纹主线提取方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解决非接触式掌纹识别中的光照影响和算法复 杂性问题,以及传统掌纹主线提取过程中感兴趣区域(RoI)定位不准确的 问题,提出了一种全手掌掌纹主线提取方法。方法基于全手掌灰度图像,利用掌纹主线的方 向确定性、灰度相似性以 及起始点与终点的规律性等先验知识进行感情线、理智线、生命线、事业线和成功线5类掌 纹主线的提取,有效地 回避了传统主线提取方法对图像进行增强去噪、定位RoI、分割掌纹二值图等复杂度较高的 计算,保留了掌纹主线的方向信 息、相对位置信息、宽度信息和主线条数。采用香港科技大学全手掌纹图库(HKUST)进行 实验,受平移、旋转和光照影 响较小,提取率(ER)为95.6%。与目 前现有的掌纹主线提取 方法相比,本文算法在算法复杂程度、ER和保留的信息量等方 面具有更大优势,为手部多模态识别打下基础。 相似文献
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为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。 相似文献
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基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0. 相似文献
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核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好的提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。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特征的基础上,然后进行核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。 相似文献