主成分分析重建误差掌纹识别方法

• 作者: 曲晓峰 柯丽 苑玮琦 黄静
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 掌纹识别 主成分分析 重建误差
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1903-1909
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-2239.2008.10.012

摘要

主成分分析(PCA)法在掌纹识别方面可以取得较好的效果.但是随着掌纹图像库的扩大,PCA转换矩阵训练时间迅速增长;注册新掌纹时,需要重新训练PCA转换矩阵.添加注册掌纹的代价随着掌纹库的增大迅速增加.如何能够在保持PCA识别效果的情况下提高使用的便捷性成为PCA广泛应用的主要障碍.提出了一种以PCA重建误差为分类依据的PCA重建误差学纹识别方法.该方法与PCA法基于相同的原理,在采用最近邻分类器时可以取得与PCA法相等的性能;同时可以有效减少掌纹图像库的识别时间,可以以极少的代价扩展掌纹库.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑玮琦	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	283	2226	21.0	31.0
2	柯丽	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	44	242	10.0	13.0
3	黄静	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	10	97	7.0	9.0
4	曲晓峰	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	1	10	1.0	1.0