基于小波矩融合PCA变换的手指静脉识别

被引：32

作者：

王科俊

袁智

机构：

[1] 哈尔滨工程大学自动化学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2007年 / 20卷 / 05期

关键词：

模式识别; 图像处理; 手指静脉识别; 小波矩; 主成份分析(PCA); 融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

手指静脉识别作为一种新的身份认证技术相对于其他生物特征识别技术有很多优点,有着很广阔的应用前景.本文提出一种基于小波矩融合 PCA 变换和 LDA 变换的算法,不仅克服了单一特征识别识别率不高的缺点,而且也解决了普通的模板匹配的速度问题.实验结果表明,本文方法能够快速准确地进行身份识别,效果较令人满意.

引用

页码：692 / 697

页数：6

共 3 条

[1] 图像的小波矩 [J].

季虎 ;

孙即祥 ;

姚伟 .

电路与系统学报, 2005, (06) :132-136

[2] Feature extraction of finger-vein patterns based on repeated line tracking and its application to personal identification [J].

Miura, N ;

Nagasaka, A ;

Miyatake, T .

MACHINE VISION AND APPLICATIONS, 2004, 15 (04) :194-203

[3]

A study of hand vein recognition method .2 Yuhang Ding,Dayan Zhuang,Kejun Wang. Proceedings of the IEEE International Conference on Mechatronics & Automation . 2005

← 1 →