谢芸
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 采用均匀局部二元模式及稀疏表示的掌纹识别被引量：3
- 2014年
- 针对传统掌纹识别方法易受噪声干扰,且旋转鲁棒性差的问题,提出一种采用均匀局部二元模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP)及稀疏表示的掌纹识别方法。该方法利用善于表达图像纹理特征,且具有良好旋转不变性和抗干扰性的ULBP提取掌纹图像特征;同时考虑到直接对整幅图像进行ULBP处理会丢失局部纹理,采用先对各图像进行分块,再对各块分别进行ULBP处理的特征提取方案。在分类算法的设计上,本文利用掌纹图像库中训练样本的ULBP特征构造过完备字典,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现测试样本的稀疏分解,并提出一种基于统计残差平均的稀疏表示分类方法,实现了测试掌纹图像的分类识别。实验结果表明,本文方法不仅具有良好的旋转及噪声鲁棒性,而且总体识别率明显优于基于PCA及2DPCA的传统稀疏表示分类方法,对于包含5 000031 0人的掌纹数据库,识别率分别提高了8.8%和6.8%。
- 王文龙金炜谢芸倪旭艳
- 关键词：掌纹识别鲁棒性
