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小波重构与局部犇犆犜的二维主元分析掌纹识别
第 卷第 期 光 子 学 报
３８ ６
Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．６
年 月
２００９ ６ ＡＣＴＡＰＨＯＴＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ Ｊｕｎｅ２００９
小波重构与局部犇犆犜的二维主元分析掌纹识别
，
１ １ １２
陈晓华 ，李春芝 ，蒋云良
（ 湖州师范学院 信息工程学院，浙江 湖州 ）
１ ３１３０００
（ 浙江大学 计算机科学与技术学院，杭州 ）
２ ３１００２７
摘 要：为了解决掌纹特征提取过程中，手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息并简化运算，对
重构的掌纹图像进行了局部离散余弦变换 解决了重构后图像噪音敏感性问题，有效地区分了掌纹
．
主线、掌纹褶纹和乳突纹 由二维主元分析算法获得较稳健的识别特征 通过香港理工大学公布的
． ．
ＰｏｌＵ掌纹数据库的实验，同二维主元分析算法相比，小波重构与局部离散余弦变换的２ＤＰＣＡ掌
ｙ
纹识别算法正确识别率较高，识别效率较高．
关键词：掌纹识别；提升小波重构；局部离散余弦变换；二维主元分析
中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （ ）
ＴＰ３９１．４１ Ａ １００４４２１３２００９０６１５６６６
０ 引言 行系数阈值处理，再进行提升小波反变换，得到提升
小波重构掌纹图像，从而解决了掌纹特征提取过程
特征提取是掌纹识别的基础 目前掌纹图像的 中手掌的非平面问题导致的伪主线噪音信息，同时
．
［ ］
特征提取方法大致可以分为三种：第一种是几何特 简化了运算复杂度 ６９ ．但是提升小波重构后的掌纹
［ ］ 图像某些区域对噪音很敏感，基于此，本文对重构的
１２
征的提取，即掌纹线的提取 ；第二种是能量特征
［ ］ 掌纹图像进行局部 变换，有效地降低特征维
３４ ＤＣＴ
的提取 ，这种方法一般将图像分块，利用不同幅
［］
５
数 ，同时保留
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