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题名手掌纹脉的自适应共轭鉴别能量分析认证算法
被引量:1
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作者
刘刚
黎明
冷璐
汪宇玲
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机构
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
南京航空航天大学自动化学院
延世大学电气电子工程学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第5期364-367,共4页
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基金
国家自然科学基金(61305010,61262019,61202112,61303199)
韩国国家研究基金基础科学研究计划项目(2013006574)
+1 种基金
中国博士后科学基金(2013M531554)
南昌航空大学博士启动基金(EA201308058)
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文摘
在手掌纹脉图像识别的研究中,多模态融合可以多方面提高生物特征系统的性能。由于错位干扰,掌纹和掌脉的纹理特征编码难以实现双模态同时配准的特征级融合,也难以直接对特征数据进行筛选和压缩。采用离散余弦变换分别提取非接触式掌纹和掌脉特征,避免了匹配配准的平移操作。对特征空间共轭拓展,解决了特征维数和表征形式的兼容性问题。通过特征级融合有效保留了原始鉴别信息,并对特征进行有效归一化处理,实现了分量选择的自适应性。通过提出的自适应共轭鉴别能量分析算法对共轭特征分量进行排序,避免了掩膜窗口的优化问题,筛选出更高鉴别性的分量组合。通过与现有掩膜以及单模态认证方案的对比,验证了手掌纹脉图像特征融合算法在普适性、稳定性和认证精度等方面的有效性。
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关键词
自适应共轭鉴别能量分析
特征空间共轭拓展
非接触手掌纹脉认证
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Keywords
Adaptive conjugate discrimination power analysis
Conjugate expansion of feature space
Contactles spalm-print-vein verification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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