文献类型：期刊文章

作　　者：余成波[1] 张进[1] 张一萌[1] 李洪兵[1,2]

机构地区：[1]重庆理工大学远程测试与控制技术研究所,重庆400050 [2]重庆三峡学院,重庆404000

出　　处：《重庆邮电大学学报（自然科学版）》

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)~~

年　　份：2012

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：90-95

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

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

分 类 号：TP391]