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改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别
被引量:
4
1
作者
王贺
邓茂云
+3 位作者
姜守坤
李明明
宗
宇
轩
刘富
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2017年第1期32-36,共5页
针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征...
针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中。重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵。采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别。结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2%,证明了该算法的有效性。
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关键词
手背静脉识别
特征提取
双边二维线性判别分析
最近邻分类器
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职称材料
基于优化纹理特征的手背静脉识别系统
被引量:
8
2
作者
刘富
宗
宇
轩
+3 位作者
康冰
张益萌
林彩霞
赵宏伟
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1844-1850,共7页
为了有效提取手背静脉纹理特征,并对其进行识别匹配,提出了一种基于优化Gabor核纹理特征的手背静脉识别系统。首先,设计了一套手背静脉采集装置采集静脉图像。然后,对采集到的手背静脉图像预处理后进行三层Haar小波分解,再使用不同尺度...
为了有效提取手背静脉纹理特征,并对其进行识别匹配,提出了一种基于优化Gabor核纹理特征的手背静脉识别系统。首先,设计了一套手背静脉采集装置采集静脉图像。然后,对采集到的手背静脉图像预处理后进行三层Haar小波分解,再使用不同尺度和方向的Gabor核提取低频子带图像的纹理特征,之后使用主成分分析(PCA)法对纹理特征进行降维。最后,采用基于欧式距离的最近邻分类器进行识别。本文通过采集装置建立了具有较高质量的吉林大学手背静脉图像数据库,并在其上对本系统进行了性能测试。整体实验结果表明:该手背静脉识别系统能有效提高特征的识别速度,同时可达到98.5%的识别准确率,具有一定的应用前景。
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关键词
计算机应用
手背静脉识别系统
纹理特征优化
手背静脉采集装置
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职称材料
题名
改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别
被引量:
4
1
作者
王贺
邓茂云
姜守坤
李明明
宗
宇
轩
刘富
机构
吉林大学通信工程学院
西南石油大学机械电子工程学院
吉林大学网络中心
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2017年第1期32-36,共5页
基金
吉林省科学技术厅基金资助项目(2014020404666GX)
文摘
针对双边二维线性判别分析(B2D-LDA:Bilateral Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis)方法中多类类别均值和总体均值接近时难以分类的问题,提出了一种改进的B2D-LDA(MB2D-LDA:Modified B2D-LDA)方法,并将其运用到手背静脉特征提取中。重新定义了类间离散度矩阵,融入了每两类类间的距离,当类别均值与总体均值接近时,则用该类和其他各类类间距离组成离散度矩阵。采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行匹配识别。结果表明,在不增加识别时间的情况下,MB2D-LDA平均识别率比B2D-LDA高2%,证明了该算法的有效性。
关键词
手背静脉识别
特征提取
双边二维线性判别分析
最近邻分类器
Keywords
dorsal hand vein recognition
feature extraction
bilateral two-dimensional linear discriminant analysis
nearest-neighbor classifier
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于优化纹理特征的手背静脉识别系统
被引量:
8
2
作者
刘富
宗
宇
轩
康冰
张益萌
林彩霞
赵宏伟
机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
吉林大学通信工程学院
谢菲尔德大学
海南大学信息科学与技术学院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1844-1850,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61503151)
吉林省自然科学基金项目(10100505)
+1 种基金
吉林省产业创新专项资金项目(2017C032-4,3J117R015420)
海南省自然科学基金面上项目(0112631040).
文摘
为了有效提取手背静脉纹理特征,并对其进行识别匹配,提出了一种基于优化Gabor核纹理特征的手背静脉识别系统。首先,设计了一套手背静脉采集装置采集静脉图像。然后,对采集到的手背静脉图像预处理后进行三层Haar小波分解,再使用不同尺度和方向的Gabor核提取低频子带图像的纹理特征,之后使用主成分分析(PCA)法对纹理特征进行降维。最后,采用基于欧式距离的最近邻分类器进行识别。本文通过采集装置建立了具有较高质量的吉林大学手背静脉图像数据库,并在其上对本系统进行了性能测试。整体实验结果表明:该手背静脉识别系统能有效提高特征的识别速度,同时可达到98.5%的识别准确率,具有一定的应用前景。
关键词
计算机应用
手背静脉识别系统
纹理特征优化
手背静脉采集装置
Keywords
computer application
dorsal hand vein recognition system
texture feature optimization
vein acquisition device
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的双边二维线性判别分析的手背静脉识别
王贺
邓茂云
姜守坤
李明明
宗
宇
轩
刘富
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2017
4
下载PDF
职称材料
2
基于优化纹理特征的手背静脉识别系统
刘富
宗
宇
轩
康冰
张益萌
林彩霞
赵宏伟
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
8
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职称材料
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