基于多线性核主成分分析的掌纹识别
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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); 辽宁省科技厅科研资助项目(20091061)


Palmprint recognition based on multilinear kernel principal component analysis
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    摘要:

    提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别。首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后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,与传统算法相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间为1.832 s,满足实时系统的要求。

    Abstract:

    A new palmprint recognition method is proposed based on multilinear kernel principal component analysis(MKPCA).The MKPCA projected the input samples to high dimensionality feature space F by nonlinear transformation.In the feature space F,the MPCA was first used to operate directly on the tensor objects to obtain the low dimensionality projection tensors.Then the palmprint images were projected onto the tensor subspace for extracting the feature vectors.Finally,the cosine distance between two feature vector...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

郭金玉.基于多线性核主成分分析的掌纹识别[J].光电子激光,2011,(2):288~291

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