小波变换与分块统计在掌纹识别中的应用

• 作者: 刘玉芹 苑玮琦 郭金玉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征识别 掌纹识别 小波变换 分块统计 高频系数
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 17-19,22
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.24.005

摘要

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.

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	郭金玉	沈阳化工大学信息工程学院	59	347	11.0	15.0
3	刘玉芹	沈阳工业大学视觉检测技术研究所	14	73	5.0	8.0