基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别

针对掌纹图像边缘梯度特征和方向特征较突出的特点,提出一种新的局部联合边缘和方向模式,用于提取多光谱掌纹特征。首先,采用Kirsch算子计算掌纹图像在8个不同方向的边缘响应值,并提出局部最大边缘模式描述边缘特征。采用Gabor滤波器或改进的有限Radon变换提取掌纹图像的方向特征。然后对边缘特征和方向特征进行联合分析,构建二维特征矩阵。在MSpalmprint掌纹库上的实验结果表明,与现有的掌纹识别方法相比,基于局部联合边缘和方向模式的方法具有更高的识别率、更低的等错误率和更快的识别速度。最后,利用求得的等错误率对各光谱下的匹配分数进行加权融合。其中,对Green、Red和NIR三种光谱的掌纹进行融合识别后的等错误率最低为0.0001%。