基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别

• 作者: 刘陆陆 孙冬梅 李强 裘正定
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 二维成分分析 改进二维主成分分析 主成分分析
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1886-1889
• 页数: 4页
• 分类号: TN391
• 字数: 3432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.10.037

摘要

掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像总体散度的同时更有效的提取样本特征.改进的算法在得到99.72%高识别率的同时,大幅降低了原算法的特征维数、识别计算的复杂度,使系统的实用性进一步提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	北京交通大学信息所	179	1554	19.0	32.0
2	裘正定	北京交通大学信息所	90	1146	16.0	30.0
3	孙冬梅	北京交通大学信息所	15	158	5.0	12.0
4	刘陆陆	北京交通大学信息所	2	93	2.0	2.0