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题名基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别
被引量:2
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作者
余成波
张进
张一萌
李洪兵
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机构
重庆理工大学远程测试与控制技术研究所
重庆三峡学院
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出处
《重庆邮电大学学报(自然科学版)》
北大核心
2012年第1期90-95,共6页
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基金
重庆市科学攻关资助项目(CSTC
2011AC2122)
重庆市九龙坡区科委项目资助赞助(九龙坡科委发[2010]52号)~~
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文摘
抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步,在提取小样本的高维手指静脉图像特征时,由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的,为此,提出了一种基于核Fisher鉴别分析(kernel Fisher discriminant analysis,KFDA)提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中,在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant,FLD),来得到最佳非线性鉴别特征,根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明,核Fisher方法与其他方法相比,具有较低的认假率(false accept rate,FAR)和较快的识别速度。
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关键词
核FISHER鉴别分析
核类间散度阵
核类内散度阵
手指静脉识别
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Keywords
kernel fisher discriminant analysis
between the class divergence matrix of nuclear
within the class divergence matrix of nuclear
finger vein recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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