一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法

被引：10

作者：

苏滨

姜威

机构：

[1] 山东大学信息科学与工程学院

来源：

计算机应用与软件 | 2011年 / 28卷 / 01期

关键词：

掌纹识别; Gabor小波变换; 二维主分量分析; 主分量分析; Fisher线性判别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别。2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别。基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低。

引用

页码：242 / 245

页数：4

共 4 条

[1] 基于Gabor小波变换和最佳鉴别特征的掌纹识别 [J].