基于近邻三值模式和协作表示的三维掌纹识别

摘要：

针对二维掌纹图像存在易伪造、抗噪能力差的问题,提出一种基于近邻三值模式(NTP)和协作表示的三维掌纹识别方法.首先,利用形状指数把三维掌纹的表面几何信息映射成二维数据,以弥补常用均值或高斯曲率映射无法精确描述三维掌纹特征的缺陷;其次,对形状指数图作分块处理,利用近邻三值模式提取分块形状指数图的纹理特征;最后,利用协作表示的方法进行特征分类.在三维掌纹库上和经典算法进行的对比实验中,该方法的识别率为99.52％,识别时长为0.6738 s,优于其他算法;在识别率方面,与经典的局部二值模式(LBP)、局部三值模式(LLTP)、CompCode、均值曲率图(MCI)法相比分别提高了7.77％、6.02％、5.12％和3.97％;在识别时间方面,与Homotopy、对偶增广拉格朗日法(DALM)、SpaRSA方法相比分别降低了6.7s、15.9s和61 s.实验结果表明,所提算法具有良好的特征提取和分类能力,能够有效地提高识别精度并减少识别时间.

关键词：三维掌纹、形状指数、局部三值模式、纹理特征、协作表示

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅高等学校基本科研项目LJ2017QL014

在线出版日期：2019-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1690-1695