文件名称:
基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别
开发工具:
文件大小: 7mb
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上传时间: 2021-01-27
详细说明：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。
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