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LST变换和手部几何特征融合的模糊掌纹识别
被引量：
5
1
作者
林森
苑玮琦
+1 位作者
荆澜涛
魏明月
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期415-422,共8页
为了解决非接触采集时的离焦状况容易导致掌纹图像出现模糊现象,从而造成识别系统的性能降低的问题,在建立模糊模型并分析模糊现象机理的基础上,提出了一种新的解决方案。使用拉普拉斯平滑变换(laplacian smoothing transform,LST)提取...
为了解决非接触采集时的离焦状况容易导致掌纹图像出现模糊现象,从而造成识别系统的性能降低的问题,在建立模糊模型并分析模糊现象机理的基础上,提出了一种新的解决方案。使用拉普拉斯平滑变换(laplacian smoothing transform,LST)提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,提取手部几何特征即手指相对长度和宽度作为特征向量,将LST特征和几何特征进行融合,最后利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和分类。在自建的SUT-D模糊掌纹图库上的测试结果表明该算法等误率可达7.01%,与融合之前及其他典型识别方法相比,等误率最高可降低13.11%,显示出该算法具备有效性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。
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关键词
非接触
离焦模糊
掌纹识别
拉普拉斯平滑变换
几何特征
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职称材料
Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用
被引量：
3
2
作者
顾岁成
谭营
何新贵
《中国科学：信息科学》
CSCD
2011年第3期257-268,共12页
本文主要研究如何从最优化的角度出发,从图像中提取低频特征.首先,基于图像的局部梯度定义了一种图像频率,并基于这种定义,诱导出Laplace平滑变换(LST),将二维图像映射到一维的向量.然后,将LST与学习算法相结合,提出二步子空间学习算法...
本文主要研究如何从最优化的角度出发,从图像中提取低频特征.首先,基于图像的局部梯度定义了一种图像频率,并基于这种定义,诱导出Laplace平滑变换(LST),将二维图像映射到一维的向量.然后,将LST与学习算法相结合,提出二步子空间学习算法.所提的基于LST的二步子空间方法,对于光照、表情、姿势具有鲁棒性.实验表明,在ORL,Yale和FERET人脸数据库上,基于LST的人脸识别算法,相对DCT,DWT和PCA等预处理算法,具有更小的识别误差.
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关键词
Laplace平滑变换
人脸识别
主分量分析
余弦变换
小波变换
线性判别分析
原文传递
题名
LST变换和手部几何特征融合的模糊掌纹识别
被引量：
5
1
作者
林森
苑玮琦
荆澜涛
魏明月
机构
沈阳工业大学视觉检测技术研究所
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期415-422,共8页
基金
国家自然科学基金(60972123)
高等学校博士学科点专项科研基金(20092102110002)
沈阳市科技计划(F10-213-1-00)资助项目
文摘
为了解决非接触采集时的离焦状况容易导致掌纹图像出现模糊现象,从而造成识别系统的性能降低的问题,在建立模糊模型并分析模糊现象机理的基础上,提出了一种新的解决方案。使用拉普拉斯平滑变换(laplacian smoothing transform,LST)提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,提取手部几何特征即手指相对长度和宽度作为特征向量,将LST特征和几何特征进行融合,最后利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和分类。在自建的SUT-D模糊掌纹图库上的测试结果表明该算法等误率可达7.01%,与融合之前及其他典型识别方法相比,等误率最高可降低13.11%,显示出该算法具备有效性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径。
关键词
非接触
离焦模糊
掌纹识别
拉普拉斯平滑变换
几何特征
Keywords
non-contact
defocus
blur
palm-print
recognition
laplacian
smoothing
transform
（
lst
）
geometric
features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用
被引量：
3
2
作者
顾岁成
谭营
何新贵
机构
北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
北京大学信息科学技术学院智能科学系
出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
2011年第3期257-268,共12页
基金
国家自然科学基金(批准号:60673020
60875080)
国家高技术研究发展计划(批准号:2007AA01Z453)资助项目
文摘
本文主要研究如何从最优化的角度出发,从图像中提取低频特征.首先,基于图像的局部梯度定义了一种图像频率,并基于这种定义,诱导出Laplace平滑变换(LST),将二维图像映射到一维的向量.然后,将LST与学习算法相结合,提出二步子空间学习算法.所提的基于LST的二步子空间方法,对于光照、表情、姿势具有鲁棒性.实验表明,在ORL,Yale和FERET人脸数据库上,基于LST的人脸识别算法,相对DCT,DWT和PCA等预处理算法,具有更小的识别误差.
关键词
Laplace平滑变换
人脸识别
主分量分析
余弦变换
小波变换
线性判别分析
Keywords
laplacian
smoothing
transform
（
lst
）
face
recognition
principal
component
analysis（PCA）
discrete
cosine
transform
（DCT）
discrete
wavelet
transform
（DWT）
linear
discriminant
analysis（LDA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LST变换和手部几何特征融合的模糊掌纹识别
林森
苑玮琦
荆澜涛
魏明月
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
下载PDF
职称材料
2
Laplace平滑变换及其在人脸识别中的应用
顾岁成
谭营
何新贵
《中国科学：信息科学》
CSCD
2011
3
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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