鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用

• 作者: 刘玉芹 郭金玉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 主元分析 独立元分析 核主元分析 鲁棒主元分析
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 8-10,60
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.19.003

摘要

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别.运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99％,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭金玉	沈阳化工大学信息工程学院	59	347	11.0	15.0
2	刘玉芹	沈阳化工大学信息工程学院	14	73	5.0	8.0