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基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法
被引量：
9
1
作者
魏伟波
洪丹枫
+1 位作者
潘振宽
吴鑫
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期386-395,共10页
针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map,RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌...
针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map,RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌纹;然后使用RFM对模糊掌纹进行操作,将高维的区域特征映射到低维的点特征;最后,采用归一化相关性分类器对掌纹所属类别进行判定识别.使用模糊模型对Poly U掌纹库进行处理得到Poly U模糊掌纹库,并分别在Poly U掌纹库和Poly U模糊掌纹库上进行测试,识别结果较为稳定.在模糊掌纹库上,本文算法的等错误率(Equal error rate,EER)最小可达0.9069%,优于传统算法,且进行一次识别的时间为33.95 ms,得到的特征数据维数较小,降低了算法复杂度,表明了本文算法的有效性和实时性.
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关键词
模糊掌纹识别
模糊模型
区域特征映射
归一化相关分类器
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职称材料
基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法
被引量：
3
2
作者
申莎莎
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期98-104,共7页
针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且...
针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0%,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.
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关键词
掌纹识别
CURVELET
稳定特征曲面
归一化相关分类器
FAR和FRR曲线分布图
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职称材料
题名
基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法
被引量：
9
1
作者
魏伟波
洪丹枫
潘振宽
吴鑫
机构
青岛大学信息工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期386-395,共10页
基金
国家自然科学基金(61170106)
山东省高等学校科技计划(J14LN39)资助~~
文摘
针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map,RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌纹;然后使用RFM对模糊掌纹进行操作,将高维的区域特征映射到低维的点特征;最后,采用归一化相关性分类器对掌纹所属类别进行判定识别.使用模糊模型对Poly U掌纹库进行处理得到Poly U模糊掌纹库,并分别在Poly U掌纹库和Poly U模糊掌纹库上进行测试,识别结果较为稳定.在模糊掌纹库上,本文算法的等错误率(Equal error rate,EER)最小可达0.9069%,优于传统算法,且进行一次识别的时间为33.95 ms,得到的特征数据维数较小,降低了算法复杂度,表明了本文算法的有效性和实时性.
关键词
模糊掌纹识别
模糊模型
区域特征映射
归一化相关分类器
Keywords
Blurred palmprint recognition, blurred model, region feature map （RFM）, normalized correlation classifier
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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职称材料
题名
基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法
被引量：
3
2
作者
申莎莎
机构
运城学院物理与电子工程系
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期98-104,共7页
基金
深圳市重点实验室提升项目(CXB201105060068A)
文摘
针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0%,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.
关键词
掌纹识别
CURVELET
稳定特征曲面
归一化相关分类器
FAR和FRR曲线分布图
Keywords
palmprint recognition
Curvelet
invariant features of the surface
normalizedcorrelation classifier
FAR and FRR curves
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法
魏伟波
洪丹枫
潘振宽
吴鑫
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法
申莎莎
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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