小波分解与PCA 方法的掌纹特征提取方法
苑玮琦， 黄静， 桑海峰 - 计算机应用研究, 2008 - cqvip.com
苑玮琦， 黄静， 桑海峰
计算机应用研究, 2008•cqvip.com提出了一种新的掌纹特征提取方法, 其目的在于在不降低识别率的情况下,
提高掌纹特征提取速度. 首先将原始掌纹图像进行小波分解, 获得低分辨率的掌纹图像;
其次通过主成分分析(PCA) 方法获得一个低维子空间, 即“特征掌”; 最后通过将训练,
测试样本在该“特征掌” 上投影来提取掌纹特征. 实验结果表明, 所提出方法与单一PCA 方法比较,
在同样识别率情况下, 特征提取速度明显提高.
提高掌纹特征提取速度. 首先将原始掌纹图像进行小波分解, 获得低分辨率的掌纹图像;
其次通过主成分分析(PCA) 方法获得一个低维子空间, 即“特征掌”; 最后通过将训练,
测试样本在该“特征掌” 上投影来提取掌纹特征. 实验结果表明, 所提出方法与单一PCA 方法比较,
在同样识别率情况下, 特征提取速度明显提高.
提出了一种新的掌纹特征提取方法,其目的在于在不降低识别率的情况下,提高掌纹特征提取速度.首先将原始掌纹图像进行小波分解,获得低分辨率的掌纹图像;其次通过主成分分析(PCA)方法获得一个低维子空间,即“特征掌”;最后通过将训练,测试样本在该“特征掌”上投影来提取掌纹特征.实验结果表明,所提出方法与单一PCA方法比较,在同样识别率情况下,特征提取速度明显提高.
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