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) …

提出了基于核主元分析(KPCA) FLD 相结合的掌纹识别方法. 对每幅掌纹图像应用KPCA
进行降维, 然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量. PolyU 掌纹图像库中所有图像矢量组成的 …

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 …

提出运用随机非负独立元分析(SN—ICA) 的新方法进行掌纹识别. 为了减少计算量, 运用SN-ICA
算法前, 先采用主元分析(PCA) 算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性, 其余的高阶非负统计 …

为了解决单样本掌纹识别的困难, 研究了基于最近相关性分类器(NCC) 的单样本掌纹识别方法.
首先对掌纹图像进行分块, 划分为若干个子图像; 然后运用统计特征, 傅里叶变换 …

运用核局部Fisher 判别分析(KLFDA) 进行掌纹识别. 为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵
的奇异性问题, 首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数, 在低维图像上应用KLF-DA …

为了在频域内对相位谱建立模型, 运用相关滤波器方法进行掌纹识别. 首先运用图像下抽样方法
降低掌纹空间的维数, 在低维图像上应用训练图像设计最小平均相关能量(MACE) 滤波器 …

子空间法作为一种传统的识别方法, 识别时基于整幅图像, 复杂性比较高,
而且没有考虑类别信息. 为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息 …

针对掌纹纹理特点, 提出一种基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法. 将掌纹灰度图像看作是三维
空间下的灰度曲面, 并将该曲面作为特征进行匹配, 由于将整个图像作为特征 …

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分, 利用多线性独立成分分析方法对
掌纹张量进行降维, 得到低维的模式矩阵, 将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量 …