二维EMD分解提高PCA掌纹识别率

摘要：

为了提高常用于在线掌纹识别的PCA方法的识别率，提出融合BEMD技术的PCA掌纹识别方法。二维EMD技术能够在频率域内实现图像的多层分解，在不同频段内对图像进行处理。掌纹图像的低频部分容易受到背景等因素的影响，所以实验中提取、利用掌纹高频信息，去除低频信息，充分利用掌纹中的个人特征信息，抑制干扰，提高识别率。基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示，这种方法的识别率远高于传统PCA方法，体现了一定的理论研究意义和实用价值。

关键词：二维经验模态分解、本征模式函数、主元分析、掌纹、生物特征识别

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60970058；江苏省自然科学基金资助项目 BK2009131；苏州市科技基础设施建设计划资助项目 SZS201009；苏州市职业大学创新团队建设资助项目3100125；苏州市职业大学校级课题资助项目2012SZDYY04；苏州市云计算智能信息处理高技术研究重点实验室开放基金项目 SXZ201304．

在线出版日期：2013-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：377-380