【摘 要】
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针对基于局部二值模式（LBP）的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP（HFLBP）和主成分分析（PCA） 的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生院
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2014132);辽宁省自然科学基金面上项目(2015020100)
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针对基于局部二值模式（LBP）的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP（HFLBP）和主成分分析（PCA） 的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取L B P 直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1. 1 4 0 5 % 、4.0 10 1 % ,
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