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《基于改進二維主成分分析的在線掌紋識別.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在應用文檔-天天文庫。
1、第10期電子學報Voi.33No.102005年10月ACTAELECTRONICASINICAOct.2005基于改進二維主成分分析的在線掌紋識別李強，裘正定，孫冬梅，劉陸陸（北京交通大學信息所，北京100044）摘要：掌紋識別是生物特征識別技術的新熱點，論文提出使用二維主成分分析算法（2DPCA）提取掌紋圖像的統(tǒng)計特征，實驗表明其泛化能力優(yōu)于傳統(tǒng)主成分分析算法（PCA）.在此基礎上，論文提出且定義了改進的二維主成分分析，并證明它在保持訓練樣本圖像總體散度的同時更有效的提取樣本特征.改進的算法在得到99
2、.72%高識別率的同時，大幅降低了原算法的特征維數(shù)、識別計算的復雜度，使系統(tǒng)的實用性進一步提高.關鍵詞：掌紋識別；二維成分分析；改進二維主成分分析；主成分分析中圖分類號：TN391文獻標識碼：A文章編號：0372-2112（2005）10-1886-04OnlinePalmprintldentificationBasedonlmproved2DPCALIOiang，OIUZheng-ding，SUNDong-mei，LIULu-iu（InstituteofInformationScience，Beijin
3、gJiaotongUniuersity，Beijing100044，China）Abstract：Paimprintrecognitionisoneofthemostreiiabieandnewtechnigueofbiometrics.Thispaperpresentsanewap-proachbasedon2DPCAaigorithm，whichextractsthestatisticaifeatureofpaimprintimages.Experimentairesuitsiiiustrateits
4、perfor-manceandgeneraiizationabiiityoverPCA.Furthermore，weproposeimproved2DPCAmethod，andprovethattheaigorithmcanhoidthegiobaiscatterofthetrainingimageswhiiedecorreiatesrowsasweiiascoiumnsofthem.Inthisway，weobtainhighaccuracy（99.72%）whiiereducingthefeature
5、dimensionefficientiy，therespondingtimeofrecognitionisoniy0.03s，whichenhancesthepractica-biiityofthesystem.Keywords：paimprintrecognition，2DPCA，improved2DPCA，PCA［2］［8］1引言變換對脫機掌紋進行分析；Lu與Wu提出特征掌與Fisher掌的概念，并得到較高的識別率，證實了代數(shù)統(tǒng)計特征的有效在線掌紋識別（OniinePaimprintIdentific
6、ation）利用人的掌性.紋生理特征進行身份自動確認，是生物特征識別（biometrics）［1，3］然而在用傳統(tǒng)PCA方法進行圖像分析時，總要將圖像轉領域的新興技術.與指紋、虹膜、人臉特征識別等技術相換成一維矢量再運算，這樣高維、大計算量的運算就不可避比，掌紋識別具有采集設備簡單、可接受性強、普適性強、抗噪［9，10］［1，2］免.Yang定義了2DPCA并應用于人臉識別，通過對二維能力強、可用低分辨率圖像進行識別等優(yōu)點.圖像數(shù)據直接進行列去相關運算，有效的提高了識別效率與特征提取是當前掌紋識別的主要研
7、究內容，方法可大致準確率.但是，2DPCA沒有考慮圖像的行相關特性，特征仍處分為提取掌紋的幾何特征、變換域特征、代數(shù)統(tǒng)計特征三類.在相當高維的空間中，難于得到準確的密度估計，也難于在實特征點、線是掌紋的直觀特征，是在掌紋識別研究初期的主要［3~5］用化嵌入式設備中得到應用.基于此，本文對2DPCA的概念研究內容，其缺點在于計算量大，抗噪性較差，實驗大都作出改進，同時去除圖像的行、列相關性，并應用于掌紋識別.在少量測試數(shù)據基礎上進行.而將掌紋圖像看作是一個隨機實驗證實改進2DPCA可以進一步提高識別性能.過
8、程，用頻域分析、時頻分析等變換域方法研究掌紋可滿足在［1］2PCA、2DPCA及改進算法定義及實現(xiàn)線識別要求.Zhang使用2DGabor變換表示低分辨率（<［6］100dpi）掌紋，Li使用2D傅立葉變換得到掌紋譜并用極坐標2.1PCA算法進行表示.頻域分析方法的缺點在于特征仍處于與圖像維數(shù)PCA通過對數(shù)據樣本的各個維度進行去相關，在正交空一致的高維空間，而對這些特征進行二次特征提取、降維缺乏間中選擇統(tǒng)計意義上的主要成分，從
