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基于多线性独立成分分析的掌纹识别
被引量：
5
1
作者
郭金玉
谷丽华
+1 位作者
李元
曾静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期13-15,18,共4页
为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹...
为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。
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关键词
掌纹识别
主
成分
分析
二维主
成分
分析
多线性
主
成分
分析
独立
成分
分析
多线性独立成分分析
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职称材料
题名
基于多线性独立成分分析的掌纹识别
被引量：
5
1
作者
郭金玉
谷丽华
李元
曾静
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期13-15,18,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774070)
辽宁省科研基金资助项目(L2010436
20091061)
文摘
为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。
关键词
掌纹识别
主
成分
分析
二维主
成分
分析
多线性
主
成分
分析
独立
成分
分析
多线性独立成分分析
Keywords
palmprint recognition
Principal Component Analysis（PCA）
2D Principal Component Analysis（2DPCA）
Multilinear PrincipalComponent Analysis（MPCA）
Independent Component Analysis（ICA）
Multilinear Independent Component Analysis（MICA）
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
基于多线性独立成分分析的掌纹识别
郭金玉
谷丽华
李元
曾静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
5
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参考文献
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