基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别

郭金玉; 刘玉芹; 苑玮琦

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基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别

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为了解决单样本掌纹识别的困难,研究了基于最近相关性分类器(NCC)的单样本掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行分块,划分为若干个子图像;然后运用统计特征、傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和Gabor变换4种方法对子图像进行特征提取,将所有子图像的特征向量组合在一起形成该图像的特征向量;最后应用NCC进行分类识别。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明:与最近邻分类器(NNC)和支持向量机(SVM)相比,在不同大小的子图像上,运用不同的特征提取算法,NCC均提高了识别率;分类时间在0.3～0.7s之间,满足实时系统的需求。

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来源
《光电子．激光》 |2012年第8期|1565-1569|共5页
作者
郭金玉; 刘玉芹; 苑玮琦;
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作者单位

沈阳化工大学信息工程学院;

辽宁沈阳110142;

沈阳工业大学视觉检测技术研究所;

辽宁沈阳110870;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理软件;
关键词
掌纹识别; 最近邻分类器(NNC); 支持向量机(SVM); 最近相关系数分类器(NCC);

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