1 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
2 辽宁工程技术大学研究生学院, 辽宁 葫芦岛 125105
针对单一描述符无法准确获取有效掌纹特征导致识别率低的问题,提出一种基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别方法。利用稳健线性判别分析和局部方向二值模式分别获取掌纹图像的子空间特征和纹理特征;基于加权串联方法实现子空间特征与纹理特征的有效融合;根据融合特征向量间的卡方距离进行匹配识别。在PolyU图库和自建非接触图库上的实验结果表明,识别时间分别为0.3069 s和0.3127 s,最低等误率分别为0.3440%和1.4922%;与其他方法相比,所提方法在保证实时性的前提下,能够准确提取掌纹图像的有效特征信息,提高系统识别性能。
图像处理 稳健线性判别分析 局部方向二值模式 融合 等误率 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 071007
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
针对非接触采集图像时容易出现模糊,导致识别系统稳健性下降、识别效果不佳的问题,提出一种基于分块增强局部方向模式(BSLDP)和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法。首先对传统局部方向模式(LDP)进行了改进,提出BSLDP来获取掌纹掌脉图像的纹理方向特征,然后基于典型相关分析法实现掌纹掌脉特征的有效融合,最后根据融合特征向量间的卡方距离进行匹配识别,并在CASIA-M图库及自建非接触图库上进行实验测试,最小等误率分别为0.63%和1.21%。结果表明与其他传统及最新算法相比,本文方法能够消除冗余信息、准确地保留掌纹掌脉的有效特征信息,提高系统识别性能。
图像处理 分块增强局部方向模式 典型相关分析 等误率 非接触 激光与光电子学进展
2018, 55(5): 051012
