二维EMD分解提高PCA掌纹识别率

• 作者: 周昌雄 颜廷秦
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 二维经验模态分解 本征模式函数 主元分析 掌纹 生物特征识别
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 377-380
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201211002

摘要

为了提高常用于在线掌纹识别的PCA方法的识别率，提出融合BEMD技术的PCA掌纹识别方法。二维EMD技术能够在频率域内实现图像的多层分解，在不同频段内对图像进行处理。掌纹图像的低频部分容易受到背景等因素的影响，所以实验中提取、利用掌纹高频信息，去除低频信息，充分利用掌纹中的个人特征信息，抑制干扰，提高识别率。基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示，这种方法的识别率远高于传统PCA方法，体现了一定的理论研究意义和实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜廷秦	苏州市职业大学电子信息工程系	22	60	5.0	6.0
5	周昌雄	苏州市职业大学电子信息工程系	24	76	5.0	7.0