基于MB-LBP和HOG的掌纹识别

• 作者: 刘霞 岑瑶 潘新 郜晓晶
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 掌纹识别 多块二值模式 梯度方向直方图 最近邻分类 绝对值距离
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 920-923
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.065

摘要

掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点.针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式(MB-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的掌纹识别方法.该算法利用分区MB-LBP和HOG算法分别提取掌纹的纹理、边缘特征,将提取的两种特征通过串联的方式进行融合,最后计算测试图像与训练图像的绝对值距离并利用最近邻分类器得出分类结果.实验对比传统算法(PCA、LBP和HOG),得到较高的掌纹识别率.因此,将基于分区多块局部二值模式与梯度方向直方图特征进行融合,可提取较完整的掌纹有效信息,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的健壮性,具有良好的掌纹识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘新	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	25	128	8.0	10.0
2	郜晓晶	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	16	45	3.0	6.0
3	刘霞	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	26	123	6.0	10.0
4	岑瑶	内蒙古农业大学计算机与信息工程学院	2	13	1.0	2.0