基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别

李强; 裘正定; 孙冬梅; 刘陆陆

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基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别

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掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像总体散度的同时更有效的提取样本特征.改进的算法在得到99.72%高识别率的同时,大幅降低了原算法的特征维数、识别计算的复杂度,使系统的实用性进一步提高.

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来源
《电子学报》 |2005年第10期|1886-1889|共4页
作者
李强; 裘正定; 孙冬梅; 刘陆陆;
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作者单位

北京交通大学信息所,北京,100044;

北京交通大学信息所,北京,100044;

北京交通大学信息所,北京,100044;

北京交通大学信息所,北京,100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391;
关键词
掌纹识别; 二维成分分析; 改进二维主成分分析; 主成分分析;

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