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Palm vein recognition based on directional empirical mode decomposition

机译：基于方向经验模态分解的手掌静脉识别

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Directional empirical mode decomposition (DEMD) has recently been proposed to make empirical mode decomposition suitable for the processing of texture analysis. Using DEMD, samples are decomposed into a series of images, referred to as two-dimensional intrinsic mode functions (2-D IMFs), from finer to large scale. A DEMD-based (2-D)~2 linear discriminant analysis (LDA) for palm vein recognition is proposed. The proposed method progresses through three steps: (ⅰ) a set of 2-D IMF features of various scale and orientation are extracted using DEMD, (ⅱ) the (2-D)~2LDA method is then applied to reduce the dimensionality of the feature space in both the row and column directions, and (ⅲ) the nearest neighbor classifier is used for classification. We also propose two strategies for using the set of 2-D IMF features: ensemble DEMD vein representation (EDVR) and multichannel DEMD vein representation (MDVR). In experiments using palm vein databases, the proposed MDVR-based (2-D)~2LDA method achieved recognition accuracy of 99.73%, thereby demonstrating its feasibility for palm Vein recognition.
机译：最近提出了定向经验模态分解（DEMD）以使经验模态分解适合于纹理分析的处理。使用DEMD，可以将样本从精细到大规模分解为一系列图像，称为二维固有模式函数（2-D IMF）。提出了一种基于DEMD的（2-D）〜2线性判别分析法（LDA）。所提出的方法分三个步骤进行：（ⅰ）使用DEMD提取一组具有各种比例和方向的2-D IMF特征，（ⅱ）然后应用（2-D）〜2LDA方法来减小二维的IMF特征。行和列方向上的特征空间，并且（ⅲ）最近的邻居分类器用于分类。我们还提出了两种使用二维IMF功能集的策略：集合DEMD静脉表示（EDVR）和多通道DEMD静脉表示（MDVR）。在使用掌静脉数据库进行的实验中，提出的基于MDVR的（2-D）〜2LDA方法实现了99.73％的识别精度，从而证明了其在掌静脉识别中的可行性。

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