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题名基于小波子带融合的单训练样本掌纹识别方法
被引量：1
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作者
张延强
李哲谦
王博涵
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机构
国家信息中心信息化研究部
北京交通大学国际合作交流处
国家信息中心公共技术服务部
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出处
《轻工学报》
CAS
2017年第5期88-94,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61201158)
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文摘
针对目前大多数掌纹识别方法对于单训练样本系统识别性能欠佳的问题,提出一种基于小波子带融合的主成分分析方法,用于单训练样本掌纹识别.该方法将小波低频子带与水平和垂直高频子带相结合进行身份识别,使用低通滤波增强相应边缘信息的鲁棒性,以提高高频子带的识别性能,然后采用求和算子对各匹配分数进行融合.实验结果表明,对于单训练样本掌纹识别,该方法平均识别率达89.93%,较传统方法有6%~9%的性能提升.
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关键词
小波分解
主成分分析
匹配分数融合
单训练样本掌纹识别
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Keywords
wavelet decomposition
PCA
matching score fusion
single training sample palmprint recognition
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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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题名基于多特征描述的指横纹识别
被引量：2
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作者
张延强
孙冬梅
裘正定
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期8-13,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60773015)
北京市自然科学基金资助项目(4102051)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2009JBZ006)
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文摘
提出一种基于多特征描述的指横纹识别方法.分别提取指横纹的主成分特征、Gabor相位特征和Gabor幅值特征构成识别系统,采用Fisher线性判决方法融合各自匹配分数,进一步提高系统性能.通过98个人、1 971幅图像的测试实验表明,本文方法在获得较高性能的同时(识别率为99.39%,平均错误率为0.56%),单次匹配时间仅为0.67 ms,可以满足中等规模数据库实时识别要求.
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关键词
指横纹
主成分分析
2D
GABOR滤波
匹配分数融合
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Keywords
knuckleprint
principle component analysis
2D Gabor filter
score-level fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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