【摘 要】
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提高非接触掌纹识别性能是当前掌纹识别领域的研究热点。针对大景深非接触掌纹图像特点,应用解决缩放与旋转等现象的预处理方法 ,同时在特征提取上考虑了掌纹纹理的方向性,采
【机 构】
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沈阳市第一二0中学,沈阳化工大学信息工程学院
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提高非接触掌纹识别性能是当前掌纹识别领域的研究热点。针对大景深非接触掌纹图像特点,应用解决缩放与旋转等现象的预处理方法 ,同时在特征提取上考虑了掌纹纹理的方向性,采用小波分解下的梯度法对ROI进行处理,获得一系列数据作为图像特征以用于识别。运用自建的SUT手形图像库,对本文算法进行了实际测试。结果表明:系统的正确识别率达到90%,优于一些经典的子空间法,提高了大景深非接触掌纹识别系统的性能。
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