一种改进的BDPCA掌纹识别方法

• 作者: 刘一杰 刘超 白晓辉 薛延学
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 特征提取 双向主成分分析(BDPCA) 散度矩阵
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 150-152,156
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3145字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0008

摘要

在小样本的情况下，BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心，所得的特征值不一定是最优的。为此，提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵，构建相应的总体散度矩阵。在PolyU和CASIA掌纹库上的实验结果证明，该方法的最优识别率高于传统的BDPCA算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘超	西安理工大学信息科学系	10	114	3.0	10.0
2	薛延学	西安理工大学信息科学系	22	143	7.0	11.0
3	刘一杰	西安理工大学信息科学系	4	7	2.0	2.0
4	白晓辉	西安理工大学信息科学系	2	4	2.0	2.0