【摘 要】
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为了减少高维对计算成本的影响,同时提取有利于分类的判别特征,提出运用多线性主元分析（MP-CA）与FLD相结合的方法进行掌纹识别。运用MPCA直接对掌纹张量进行降维和特征提取,低
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60774070);辽宁省教育厅科研资助项目(L2010436);辽宁省博士启动基金资助项目(20091061)
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为了减少高维对计算成本的影响,同时提取有利于分类的判别特征,提出运用多线性主元分析（MP-CA）与FLD相结合的方法进行掌纹识别。运用MPCA直接对掌纹张量进行降维和特征提取,低维特征向量作为FLD的输入,提取判别特征向量,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主元分析（PCA）、PCA＋FLD、二维主元分析（2DPCA）、独立元分析（ICA）和MPCA相比,该算法的识别率（RR）最高为99.91%,特征提取和匹配总时间为0.398s,满足实时系统的要求。
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