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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,掌紋識別技術(shù)已逐漸成為在模式識別、人機(jī)交互和機(jī)器學(xué)習(xí)等核心領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。掌紋識別具有侵犯性低、成本低、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),已受到業(yè)界的普遍關(guān)注,具有廣泛的應(yīng)用前景。到目前為止,盡管掌紋識別技術(shù)已經(jīng)愈加完善,但特征提取與特征匹配仍是掌紋識別的核心問題?,F(xiàn)階段,特征匹配問題的研究相對較少,影響著掌紋識別效果的進(jìn)一步提升,因此成為本研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
本文主要研究了掌紋識別的相關(guān)技術(shù)。通過研讀大量掌紋識別
2、的文獻(xiàn),了解掌紋識別算法近年來的研究成果,并對各類掌紋識別算法進(jìn)行了介紹、歸類和比較。重點(diǎn)針對模式匹配問題,結(jié)合(2D)2PCA特征,分別提出了基于模糊分類與壓縮感知的掌紋特征匹配方法。本文的主要工作如下:
(1)提出基于分塊雙向二維主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分類的掌紋識別方法。首先將掌紋原始圖像分成不重疊的子塊,每幅圖像對應(yīng)位置的子塊組成子圖像訓(xùn)練集;之后對每一分塊圖像矩陣進(jìn)行(2D)2PCA操作提取特征,測試樣
3、本圖像也采用相同方法得到特征矩陣;最后采用模糊理論進(jìn)行分類得出最終識別結(jié)果。模糊分類容許了數(shù)據(jù)性質(zhì)的模糊性,適用于區(qū)分性較差的類。使用北京交通大學(xué)掌紋數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可得到更高的識別率和更少的識別時(shí)間。
(2)提出融合雙向二維主成分分析((2D)2PCA)與壓縮感知的掌紋識別方法。首先利用雙向二維主成分分析對掌紋圖像行列兩個(gè)方向進(jìn)行降維,提取特征矩陣,做為壓縮感知算法的過完備字典。然后通過分類正交匹配追蹤算法(CO
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