基于改進的分塊2DPCA和神經網(wǎng)絡的掌紋識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、  隨著人們安全意識的提高,生物識別技術也在飛速的發(fā)展。論文以人體的掌紋為研究對象,提出了基于分塊2DPCA和二次2DPCA相融合的特征提取算法,并選擇RBF神經網(wǎng)絡作為系統(tǒng)分類器。通過對Poly-U掌紋庫的仿真實驗表明,此方法具有可行性和有效性,識別時間明顯縮短,且保持了較高的識別率。其主要研究內容如下:
  1.圖像增強對于掌紋的特征提取有著至關重要的作用。論文通過分析、研究掌紋圖像特點,利用Gabor濾波器實現(xiàn)圖像增強,

2、使掌紋的主紋理更加的突出。這樣提取的特征向量更具有辨識度,有利于識別率的提高。
  2.在特征提取部分采用了改進的分塊2DPCA提取算法,將分塊矩陣與二次2DPCA融合在一起。首先將掌紋原始矩陣平均分為4塊,然后對分塊后的小矩陣進行二次2DPCA。由于分塊后的矩陣能包含更多的局部信息,且能在特征的計算中更精確地將這些信息表達出來,所以這些單元塊的局部特征更能反映掌紋圖像之間的差異,使得特征提取在準確率和提取速度上都有提高。

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