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融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法
被引量：
10
1
作者
胡娜
马慧
湛涛
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期533-540,共8页
鉴于传统局部二进制模式(local binary pattern, LBP)算法对光照方向的变化非常敏感的问题,本文提出一种融合旋转不变模式的 LBP算子与 B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征,然后采用双向二维主成...
鉴于传统局部二进制模式(local binary pattern, LBP)算法对光照方向的变化非常敏感的问题,本文提出一种融合旋转不变模式的 LBP算子与 B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征,然后采用双向二维主成分分析方法对 LBP特征向量构成的特征矩阵进行有效的降维处理,再通过比对降维后的待识别静脉图像特征向量与其他样本的特征向量之间的欧式距离来实现最终的样本分类。通过在天津市智能实验室静脉库及马来西亚理科大学 FV-USM静脉库上进行实验验证,在不同训练样本数量下比较了 8种算法的识别性能,相比于单一的 LBP特征提取算法、经典降维算法和 LBP与经典降维组合特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,证明了本文方法的有效性。
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关键词
手指静脉识别
特征提取
LBP纹理特征
二维主成分分析
双向二维主成分分析
欧氏距离
图像特征向量
降维
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职称材料
题名
融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法
被引量：
10
1
作者
胡娜
马慧
湛涛
机构
黑龙江大学电子工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期533-540,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61573132)
黑龙江省高校基本科研业务费项目(HDRCCX-201602)
黑龙江省高校重点实验室开放基金项目(DZGC201610)
文摘
鉴于传统局部二进制模式(local binary pattern, LBP)算法对光照方向的变化非常敏感的问题,本文提出一种融合旋转不变模式的 LBP算子与 B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征,然后采用双向二维主成分分析方法对 LBP特征向量构成的特征矩阵进行有效的降维处理,再通过比对降维后的待识别静脉图像特征向量与其他样本的特征向量之间的欧式距离来实现最终的样本分类。通过在天津市智能实验室静脉库及马来西亚理科大学 FV-USM静脉库上进行实验验证,在不同训练样本数量下比较了 8种算法的识别性能,相比于单一的 LBP特征提取算法、经典降维算法和 LBP与经典降维组合特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,证明了本文方法的有效性。
关键词
手指静脉识别
特征提取
LBP纹理特征
二维主成分分析
双向二维主成分分析
欧氏距离
图像特征向量
降维
Keywords
finger
vein
recognition
feature
extraction
local
binary
patterns
two
-
dimensional
principal
component
bid
-
irectional
two
-
dimensional
principal component analysis
euclidean
distance
image
feature
vector
dimensional
ity
re-duction
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法
胡娜
马慧
湛涛
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019
10
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