双树复小波变换结合LM神经网络的掌纹识别方案

• 作者: 刘俊霞 卜宇 唐学军
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 掌纹识别 双树复小波变换 特征提取 LM神经网络 感兴趣区域(ROI)
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术?算法
• 页码范围: 165-170
• 页数: 6页
• 字数: 5659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005355

摘要

针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题，提出一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和Levenberg-Marquardt(LM)神经网络的掌纹识别方案。首先，将彩色手掌图像转换成灰度图像。然后，提取出手掌图像中的感兴趣区域(ROI)，并构建成直方图。接着，利用DT-CWT进行6层小波分解并获得特征系数，分别计算特征系数的最大值、平均值和中值构建36维特征向量。最后，利用LM神经网络根据特征向量实现掌纹的识别分类。在CASIA数据库上的实验结果表明，相比其他几种较新的识别方案，提出的方案的具有更高的识别率和更少的识别时间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐学军	新疆工程学院计算机工程系	11	19	2.0	4.0
2	卜宇	新疆工程学院计算机工程系	10	12	2.0	3.0
3	刘俊霞	新疆工程学院电气与信息工程系	25	38	3.0	4.0