基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

摘要：

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405％、4.0101％,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景.

关键词：局部二值模式、HFLBP、主成分分析、鲁棒性、掌纹识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅科学研究一般项目L2014132;辽宁省自然科学基金面上项目2015020100

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：11-15,28