一种基于Gabor小波和2DPCA的掌纹识别改进算法

• 作者: 姜威 苏滨
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 Gabor小波变换 二维主分量分析 主分量分析 Fisher线性判别
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 242-245
• 分类号: TP3
• 字数: 3557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.01.073

摘要

提出一种改进的基于Gabor小波变换和二维主分量分析2DPCA(2-Dimensional Principal component analysis)的掌纹识别.2DPCA克服了传统Gabor小波变换后直接进行主分量分析PCA(Principal component analysis)遇到的维数灾难问题,并且将PCA与Fisher线性判别FLD(Fisher Linear Discriminate)结合起来,利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行掌纹识别.基于PolyU掌纹库的实验结果表明,该方法不仅有更高的识别率,而且维数更低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜威	山东大学信息科学与工程学院	74	1024	17.0	29.0
2	苏滨	山东大学信息科学与工程学院	1	17	1.0	1.0