基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

• 作者: 刘玉珍 李新春 林森 赵娜
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二值模式 HFLBP 主成分分析 鲁棒性 掌纹识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 技术热点——模式识别与人工智能
• 页码范围: 11-15,28
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4381字
• 语种: 中文

摘要

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405％、4.0101％,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新春	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	72	329	10.0	13.0
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	刘玉珍	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	39	172	8.0	10.0
4	赵娜	辽宁工程技术大学研究生院	37	308	11.0	15.0