【摘 要】
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针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大,传统方法掌纹识别率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法.首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11401284);高校博士学科点专项科研联合基金(批准号:20132121110009)
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针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大,传统方法掌纹识别率低、鲁棒性差等问题,提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法.首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行分解,得到不同尺度和角度的轮廓系数,并对Curvelet系数进行加权融合操作;然后通过核主成分分析对掌纹特征进行降维处理,实现特征提取;最后采用相关向量机实现掌纹匹配,并采用PolyU掌纹图像对算法的性能进行测试.结果表明,与其他掌纹识别算法相比,该算法取得的掌纹识别率更高,且掌纹匹配的时间最短,可以满足掌纹实时识别要求.
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