一种基于 GLRAM 的掌纹识别改进算法

• 作者: 张彬 彭晏飞 林森
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 数据降维 中间值的二维主成分分析(M2DPCA) 矩阵广义低秩逼近(GLRAM)
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 155-158
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.036

摘要

在小样本情况下，传统的2DPCA 算法采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心，而矩阵广义低秩逼近（GLRAM）算法需要多次迭代求解左右投影变换矩阵，复杂度高。为了解决这些问题，利用基于样本中间值的2DPCA 算法（M2DPCA），通过协方差矩阵获得右变换矩阵，进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵，提出一种改进的 GLRAM算法的掌纹识别方法。在 PolyU 掌纹库上实验表明：改进的 GLRAM算法在节省了大量训练时间的同时，取得了比 GLRAM算法更好的重构效果和识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彬	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	71	246	7.0	12.0
2	林森	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	49	186	9.0	12.0
3	彭晏飞	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	45	178	8.0	11.0