基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法

摘要：

针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet 稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0％,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.

关键词：掌纹识别、Curvelet、稳定特征曲面、归一化相关分类器、FAR和FRR曲线分布图

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：深圳市重点实验室提升项目CXB201105060068A

在线出版日期：2015-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：98-104