基于单样本的手掌静脉识别方法

• 作者: 冯桂 林建民
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 静脉识别 单样本 虚拟图像 二维主成分分析(2DPCA) 局部二值模式(LBP) 决策层融合
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 181-184,204
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1311-0037

摘要

针对单样本手掌静脉识别率较低的问题，研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本，利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别；利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别；利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在PolyU手掌静脉库上的实验表明，该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯桂	华侨大学信息科学与工程学院	57	194	7.0	10.0
2	林建民	华侨大学信息科学与工程学院	2	7	1.0	2.0