小波变换与分块统计在掌纹识别中的应用

摘要：

用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案.提出一种变换域和统计域相结合的掌纹识别方法.对掌纹感兴趣区域(ROI)进行中值滤波再多级小波分解,对所有的高频子图像进行分块,求取每一子块高频系数的均值和方差,它们的组合构成该图像的特征向量,利用简单的最近邻分类器进行分类.运用UST掌纹图像库,对该算法进行了测试.从识别率为95.5％的实验结果看,该方法优于目前在掌纹识别上使用较多的子空间法.

关键词：生物特征识别、掌纹识别、小波变换、分块统计、高频系数

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60972123;辽宁省教育厅科研项目L2010436

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：17-19,22