基于多线性独立成分分析的掌纹识别

• 作者: 曾静 李元 谷丽华 郭金玉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 主成分分析 二维主成分分析 多线性主成分分析 独立成分分析 多线性独立成分分析
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 13-15,18
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.005

摘要

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配.基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾静	沈阳化工大学信息工程学院	18	62	5.0	7.0
2	郭金玉	沈阳化工大学信息工程学院	59	347	11.0	15.0
3	李元	沈阳化工大学信息工程学院	122	550	12.0	18.0
4	谷丽华	沈阳化工大学信息工程学院	5	22	2.0	4.0