基于单样本的手掌静脉识别方法

摘要：

针对单样本手掌静脉识别率较低的问题，研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本，利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别；利用LBP从原单样本手掌静脉提取分区特征进行识别；利用决策层融合方法将以上两种方法进行融合。在PolyU手掌静脉库上的实验表明，该方法能有效地解决手掌静脉的单样本识别问题。

关键词：静脉识别、单样本、虚拟图像、二维主成分分析(2DPCA)、局部二值模式(LBP)、决策层融合

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省自然科学基金No.2012J01275，No.2010J01340。

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：181-184,204