基于核局部Fisher判别分析的掌纹识别

摘要：

运用核局部Fisher判别分析（KLFDA）进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题，首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数，在低维图像上应用KLF-DA提取低维的投影向量；然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影向量上投影，得到非线性局部判别特征；最后计算特征向量间的余弦距离，进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库对算法进行测试，实验结果表明，与主元分析（PCA）、Fisher判别分析（FDA）、独立元分析（ICA）、核主元分析（KPCA）和局部Fisher判别分析（LFDA）相比，本文算法的识别率（RR）最高为99％，特征提取和匹配总时间0．031S，满足实时系统的要求。

关键词：掌纹识别、核主元分析(KPCA)、局部Fisher判别分析(LFDA)、核局部Fisher判别分析、(KLFDA)

所属期刊栏目：23

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;辽宁省教育厅科研

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：354-358