辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(L2010436)
- 作品数：7 被引量：27H指数：4
- 相关作者：郭金玉苑玮琦刘玉芹李元孔晓光更多>>
- 相关机构：沈阳化工大学沈阳工业大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家自然科学基金辽宁省博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 分块Radon变换在低对比度掌纹特征提取中的应用
- 2011年
- 特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤。针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法。该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°～140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量。运用UST掌纹图像库,对本文算法进行了测试。从识别率达到94%的实验结果看,此方法能够满足对采集图像无过多要求的认证系统的使用。
- 刘玉芹苑玮琦郭金玉
- 关键词：生物特征识别掌纹识别特征提取小波变换
- 基于小波分解和高低帽变换的在线掌纹识别被引量：6
- 2011年
- 用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案。为减少对图像采集的限制,提出在小波变换的基础上,利用高低帽变换寻找低频子图像中的灰度槽,获取对比度增强的图像。把此子图像所有的变换值组合起来作为图像的特征向量用于识别;运用UST掌纹图像库,对本算法进行了测试。从实验的结果看,此方法解决了在线掌纹图像低对比度问题,图像识别率得以提高,能够满足对采集图像无过多要求的认证系统的使用。
- 刘玉芹苑玮琦郭金玉
- 关键词：生物特征识别掌纹识别形态学小波变换
- 基于随机非负独立元分析的掌纹识别被引量：2
- 2011年
- 提出运用随机非负独立元分析(SN-ICA)的新方法进行掌纹识别。为了减少计算量,运用SN-ICA算法前,先采用主元分析(PCA)算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶非负统计特征由SN-ICA分离。首先用PCA和SN-ICA提取投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到低维特征向量,最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与PCA、二维PCA(2D-PCA)、独立元分析(ICA)和二维ICA(2D-ICA)相比,本文算法的识别率最高为98.95%,特征提取和匹配总时间为0.564s,满足实时系统的要求。
- 郭金玉刘玉芹苑玮琦
- 关键词：掌纹识别
- 基于多线性核主成分分析的掌纹识别被引量：13
- 2011年
- 提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别。首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后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,与传统算法相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间为1.832 s,满足实时系统的要求。
- 郭金玉孔晓光李元曾静
- 关键词：掌纹识别
- 基于多线性主元分析和FLD的掌纹识别被引量：1
- 2010年
- 为了减少高维对计算成本的影响,同时提取有利于分类的判别特征,提出运用多线性主元分析(MP-CA)与FLD相结合的方法进行掌纹识别。运用MPCA直接对掌纹张量进行降维和特征提取,低维特征向量作为FLD的输入,提取判别特征向量,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主元分析(PCA)、PCA+FLD、二维主元分析(2DPCA)、独立元分析(ICA)和MPCA相比,该算法的识别率(RR)最高为99.91%,特征提取和匹配总时间为0.398s,满足实时系统的要求。
- 郭金玉孔晓光李元曾静
- 关键词：图像处理掌纹识别主元分析FISHER线性判别
- 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
- 2011年
- 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。
- 郭金玉李元孔晓光曾静
- 关键词：图像处理掌纹识别
- 小波变换与分块统计在掌纹识别中的应用被引量：4
- 2011年
- 用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案。提出一种变换域和统计域相结合的掌纹识别方法。对掌纹感兴趣区域(ROI)进行中值滤波再多级小波分解,对所有的高频子图像进行分块,求取每一子块高频系数的均值和方差,它们的组合构成该图像的特征向量,利用简单的最近邻分类器进行分类。运用UST掌纹图像库,对该算法进行了测试。从识别率为95.5%的实验结果看,该方法优于目前在掌纹识别上使用较多的子空间法。
- 刘玉芹苑玮琦郭金玉
- 关键词：生物特征识别掌纹识别小波变换
