10.3969/j.issn.0254-3087.2013.02.026
LST变换和手部几何特征融合的模糊掌纹识别
为了解决非接触采集时的离焦状况容易导致掌纹图像出现模糊现象,从而造成识别系统的性能降低的问题,在建立模糊模型并分析模糊现象机理的基础上,提出了一种新的解决方案.使用拉普拉斯平滑变换(laplacian smoothing transform,LST)提取模糊掌纹的低频系数作为稳定特征,提取手部几何特征即手指相对长度和宽度作为特征向量,将LST特征和几何特征进行融合,最后利用特征向量之间的欧式距离进行匹配和分类.在自建的SUT-D模糊掌纹图库上的测试结果表明该算法等误率可达7.01％,与融合之前及其他典型识别方法相比,等误率最高可降低13.11％,显示出该算法具备有效性,为解决模糊掌纹的识别问题提供了一条可行途径.
非接触、离焦模糊、掌纹识别、拉普拉斯平滑变换、几何特征
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60972123;高等学校博士学科点专项科研基金20092102110002;沈阳市科技计划F10-213-1-00
2013-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
415-422
