加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

• 作者: 张云龙 张善文 张晴晴 齐国红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 掌纹识别 纹理特征提取 加权自适应中心对称局部二值模式 局部判别映射
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3482-3485
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.063

摘要

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向.针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法.首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K最近邻分类器进行掌纹识别.在掌纹公开数据库上进行实验,正确识剐率高达97％以上.实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐国红	郑州大学西亚斯国际学院	23	74	5.0	7.0
2	张善文	郑州大学西亚斯国际学院	20	95	6.0	8.0
3	张云龙	郑州大学西亚斯国际学院	28	127	7.0	9.0
4	张晴晴	郑州大学西亚斯国际学院	17	75	5.0	8.0