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一种改进的BDPCA掌纹识别方法
被引量：
1
1
作者
薛延学
刘一杰
+1 位作者
刘超
白晓辉
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第15期150-152,156,共4页
在小样本的情况下,BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心,所得的特征值不一定是最优的。为此,提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵,构建相应的总体...
在小样本的情况下,BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心,所得的特征值不一定是最优的。为此,提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵,构建相应的总体散度矩阵。在PolyU和CASIA掌纹库上的实验结果证明,该方法的最优识别率高于传统的BDPCA算法。
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关键词
掌纹识别
特征提取
双向
主成分分析
(
bdpca
)
散度矩阵
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职称材料
题名
一种改进的BDPCA掌纹识别方法
被引量：
1
1
作者
薛延学
刘一杰
刘超
白晓辉
机构
西安理工大学信息科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第15期150-152,156,共4页
基金
陕西省教育厅自然科学研究计划项目(No.2010JK741)
文摘
在小样本的情况下,BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心,所得的特征值不一定是最优的。为此,提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵,构建相应的总体散度矩阵。在PolyU和CASIA掌纹库上的实验结果证明,该方法的最优识别率高于传统的BDPCA算法。
关键词
掌纹识别
特征提取
双向
主成分分析
(
bdpca
)
散度矩阵
Keywords
palmprint recognition
feature extraction
Bi-Directional Principal Component Analysis（
bdpca
）
scatter matrix
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的BDPCA掌纹识别方法
薛延学
刘一杰
刘超
白晓辉
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
1
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参考文献
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