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摘要:
近年来,基于线性判别分析(LDA)的图像模式识别方法研究越来越受到人们的关注.然而LDA方法自身存在的小样本难题,极大的影响了样本集特征矩阵的获取.研究者随后提出的2维线性分析(2D-LDA)在一定程度上解决了这个问题.在传统2D-LDA基础上,提出一种改进的2维线性分析方法--2D-PLDA,该方法通过对样奉集进行预分类,使得散布矩阵更加合理;在此基础上将2D-PLDA和离散小波相结合,应用于虹膜识别中.实验结果证明,该算法在识别精度和计算复杂度等方面均较传统LDA和2D-LDA方法有很大的改进,同时采用小波的不同子带作为输入空间也在一定程度上增加了算法的鲁棒性.
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文献信息
篇名 一种基于2D-PLDA和小波子带的虹膜识别算法
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 虹膜识别 2D-LDA 2D-PLDA 小波子带 特征矩阵
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 59-65
页数 分类号 TP391.7
字数 6097字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王相海 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 124 964 17.0 23.0
5 董钦科 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 5 15 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
虹膜识别
2D-LDA
2D-PLDA
小波子带
特征矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
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17
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