【摘 要】
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韦伯局部描述子(WLD)是一种有效的图像特征描述子。但是,构成WLD特征的差分激励和梯度方向无法准确地刻画掌纹图像的局部灰度变化和纹线的方向,因此基于WLD的掌纹识别性能并不高。针对掌纹图像纹线特征较丰富的特点,对WLD特征进行改进获得多尺度Gabor方向韦伯局部描述子,以提高掌纹识别的性能。首先,采用多尺度Gabor滤波器对掌纹图像进行滤波,得到多尺度能量图和方向图;然后,基于能量图计算差分激励
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韦伯局部描述子(WLD)是一种有效的图像特征描述子。但是,构成WLD特征的差分激励和梯度方向无法准确地刻画掌纹图像的局部灰度变化和纹线的方向,因此基于WLD的掌纹识别性能并不高。针对掌纹图像纹线特征较丰富的特点,对WLD特征进行改进获得多尺度Gabor方向韦伯局部描述子,以提高掌纹识别的性能。首先,采用多尺度Gabor滤波器对掌纹图像进行滤波,得到多尺度能量图和方向图;然后,基于能量图计算差分激励;最后,基于多尺度差分激励图和方向图构造直方图特征,并将不同尺度下的特征向量串联,进而生成掌纹图像的最终
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