应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别

• 作者: 尚丽 戴桂平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 二维经验模式分解(2-D EMD) 独立成分分析(ICA) 主成分分析(PCA) 掌纹识别
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 182-185
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.051

摘要

提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-D EMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法.利用2-D EMD自适应的时频局域化多尺度和ICA Ⅱ表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征.首先,对预处理过的掌纹图像进行2-D EMD分解得到多层本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降维处理的FastICA Ⅱ算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试(2-D EMD+ICA Ⅱ)的识别性能.实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICA Ⅱ相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴桂平	苏州市职业大学电子信息工程系	22	144	5.0	11.0
2	尚丽	苏州市职业大学电子信息工程系	66	326	9.0	14.0