基于Contourlet与子空间投影的ICA手部特征多模融合识别算法

摘要：

本文提出了1种基于Contourlet与ICA相结合的手部生物特征多模态融合的识别算法.这种多模融合的算法主要利用掌纹和指横纹特征2种模态进行融合,首先把掌纹和指横纹图像分别用Contourlet小波变换,得出一个低频分量和一些列的高频子带,其低频分量可体现纹理的概貌,高频子带可以概括纹理细节,将用Contourlet小波变换提取出来的掌纹与横纹的低频分量再用ICA算法对数据进行降维处理,再用归一化和简单加权融合的方法进行融合处理,最后用分类比对法计算出识别率.通过实验测试表明,两种模态融合的效果要优于单一的掌纹或指横纹的识别效果,证明了该算法的有效性.

关键词：Contourlet变换、ICA、掌纹识别、横纹识别、多模融合

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41;TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金30960303

在线出版日期：2015-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：147-151