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基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别
被引量：
6
1
作者
郭金玉
李元
+1 位作者
孔晓光
曾静
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期127-130,共4页
为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的...
为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)、PCA+LPP、核局部保持投影(KLPP)、核判别分析(KDA)和抽样(sample)+LPP相比,本文算法的识别率(RR)最高为99.71%,特征提取和匹配总时间为0.131 s,满足实时系统的要求。
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关键词
图像处理
掌纹识别
下抽样
局部保持投影(LPP)
核
直接
判别分析
(
kdda
)
原文传递
题名
基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别
被引量：
6
1
作者
郭金玉
李元
孔晓光
曾静
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期127-130,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774070)
辽宁省教育厅科研资助项目(L2010436)
辽宁省博士启动基金资助项目(20091061)
文摘
为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)、PCA+LPP、核局部保持投影(KLPP)、核判别分析(KDA)和抽样(sample)+LPP相比,本文算法的识别率(RR)最高为99.71%,特征提取和匹配总时间为0.131 s,满足实时系统的要求。
关键词
图像处理
掌纹识别
下抽样
局部保持投影(LPP)
核
直接
判别分析
(
kdda
)
Keywords
image processing
palmprint recognition
down-sample
locality preserving projection（LPP）
kernel direct discriminant analysis（
kdda
）
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
基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别
郭金玉
李元
孔晓光
曾静
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
原文传递
已选择
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参考文献
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