基于双向二维主成分分析的掌纹识别

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。使用主成分分析对图像向量进行处理,向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵,双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法,将其应用于掌纹识别,通过在水平和垂直2个方向上各执行1次二维主成分分析运算,消除了掌纹图像行和列的相关性,运用新准则选取了更适合于分类的主分量,大大压缩了特征的维数。在香港Poly-technic University的Palmprint Database测试结果表明,该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。