基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60774070); 辽宁省教育厅科研资助项目(L2010436); 辽宁省博士启动基金资助项目(20091061)


Palmprint recognition based on locality preserving projection and kernel direct discriminant analysis
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    摘要:

    为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别。在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)、PCA+LPP、核局部保持投影(KLPP)、核判别分析(KDA)和抽样(sample)+LPP相比,本文算法的识别率(RR)最高为99.71%,特征提取和匹配总时间为0.131 s,满足实时系统的要求。

    Abstract:

    A palmprint recognition method based on locality preserving projection(LPP) and kernel direct discriminant analysis(KDDA) was proposed in order to improve the recognition performance.In small-size-sample cases(such as image recognition),in order to resolve the singularity of the eigenvalue equation,the image down-sample was first applied to reduce the palmprint space dimension,the LPP was used to extract the local structure features as the input classification extraction features of KDDA,and the cosine dist...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

郭金玉.基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别[J].光电子激光,2011,(1):127~130

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