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传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指