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改进的具有多尺度和多方向的差分盒计数：一种新的掌纹识别方法
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：提出了一种新颖的掌纹识别方法，称为多尺度多方向改进差分盒计数法（IDBC）。 目前，作为特征向量的分形维数不能准确反映图像信息的特征，算法复杂度高。 首先，我们着手改进差分盒计数的方法，提出分形特征作为特征向量。 接下来，为了有效描述准确的方向和比例，我们将Gabor和Curvelet的多比例和多方向与IDBC（GIDBC和CIDBC）相结合，进一步证明Curvelet在掌纹识别方面比Gabor更有效。 在PolyU掌纹实验上的实验结果表明，该方法可以获得最新的识别精度（99.78％），降低了算法复杂度，并满足特征提取和匹配时间小于300 ms的实时性要求。
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