文献类型：期刊文章

作　　者：郭金玉[1] 苑玮琦[1]

机构地区：[1]沈阳工业大学视觉检测技术研究所

出　　处：《光电工程》

年　　份：2008

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：136-139

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文研究了独立成分分析(ICA)两种不同的结构ICAⅠ和ICAⅡ在掌纹识别中的应用。为了提高识别准确性和可靠性,该方法首先对掌纹图像进行预处理,提取掌纹感兴趣(ROI)区域进行特征提取和匹配。为了减少计算量,运用ICA算法之前,先采用主成分分析(PCA)算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶统计特征由ICA分离。对于PolyU掌纹图像库,基于ICA模型的预测误差平方和(SPE)小于PCA,而且重构的原始图像优于PCA。为了比较两种算法识别性能,本文分别用PCA、ICAⅠ、ICAⅡ提取特征掌纹子空间,然后将待识别图像投影到低维子空间上,最后用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,ICA算法两种结构的识别率均高于PCA,ICAⅡ在性能上优于ICAⅠ。

关 键 词：图像预处理 主成分分析 独立成分分析  掌纹识别 余弦距离  

分 类 号：TP391.41]