基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法

• 作者: 申莎莎
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 Curvelet 稳定特征曲面 归一化相关分类器 FAR和FRR曲线分布图
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 98-104
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2015.03.012

摘要

针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet 稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0％,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申莎莎	运城学院物理与电子工程系	14	28	2.0	5.0