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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(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、第10期電子學(xué)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(xué)信息所，北京100044）摘要：掌紋識別是生物特征識別技術(shù)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(chǔ)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(xùn)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(fù)雜度，使系統(tǒng)的實用性進一步提高.關(guān)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(zhuǎn)領(lǐng)域的新興技術(shù).與指紋、虹膜、人臉特征識別等技術(shù)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(shè)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(yīng)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(jù)直接進行列去相關(guān)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(nèi)容，方法可大致準確率.但是，2DPCA沒有考慮圖像的行相關(guān)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(shè)備中得到應(yīng)用.基于此，本文對2DPCA的概念研究內(nèi)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(guān)性，并應(yīng)用于掌紋識別.在少量測試數(shù)據(jù)基礎(chǔ)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(jù)樣本的各個維度進行去相關(guān)，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
