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分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用
1
作者
刘玉芹
苑玮琦
郭金玉
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期110-114,共5页
特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤。针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法。该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分...
特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤。针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法。该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°～140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量。运用UST掌纹图像库,对本文算法进行了测试。从识别率达到94%的实验结果看,此方法能够满足对采集图像无过多要求的认证系统的使用。
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关键词
生物特征识别
掌纹识别
特征提取
小波
变换
分块radon变换
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职称材料
题名
分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用
1
作者
刘玉芹
苑玮琦
郭金玉
机构
沈阳工业大学视觉检测技术研究所
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期110-114,共5页
基金
国家自然科学基金(60972123)
辽宁省教育厅科研项目(L2010436)
文摘
特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤。针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法。该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°～140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量。运用UST掌纹图像库,对本文算法进行了测试。从识别率达到94%的实验结果看,此方法能够满足对采集图像无过多要求的认证系统的使用。
关键词
生物特征识别
掌纹识别
特征提取
小波
变换
分块radon变换
Keywords
biometrics recognition
palmprint recognition
feature extraction
wavelet transform
block
radon
transform
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用
刘玉芹
苑玮琦
郭金玉
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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