| 
  中国学术期刊网络出版总库
  关闭
一种改进的BDPCA掌纹识别方法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Improved BDPCA method for palmprint recognition
【下载频次】 ★★
【作者】 薛延学; 刘一杰; 刘超; 白晓辉;
【英文作者】 XUE Yanxue; LIU Yijie; LIU Chao; BAI Xiaohui; Department of Information Science; Xi’an University of Technology;
【作者单位】 西安理工大学信息科学系;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2014年 15期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 掌纹识别; 特征提取; 双向主成分分析(BDPCA); 散度矩阵;
【英文关键词】 palmprint recognition; feature extraction; Bi-Directional Principal Component Analysis(BDPCA); scatter matrix;
【摘要】 在小样本的情况下,BDPCA算法中采用以训练样本的平均值作为样本分布中心,所得的特征值不一定是最优的。为此,提出了一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA掌纹识别算法。该算法采用训练样本的K值矩阵替代训练样本的均值矩阵,构建相应的总体散度矩阵。在PolyU和CASIA掌纹库上的实验结果证明,该方法的最优识别率高于传统的BDPCA算法。
【英文摘要】 Under the condition of small sample size, the average of all training samples used in the Bi-Directional PCA algorithm is the scatter center of the samples. This algorithm can not guarantee the optimality of the eigenvalues. In order to solve this problem, this paper proposes an improved BDPCA palmprint identification algorithm which is based on sample scatter matrix. To reconstruct the overall scatter matrix, the algorithm adopts the K-values matrix of the training samples instead of the average matrix of ...
【基金】 陕西省教育厅自然科学研究计划项目(No.2010JK741)
【更新日期】 2014-10-20
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言掌纹识别利用人的手掌图像进行身份自动鉴别,是生物特征识别领域的新兴技术,自20世纪末提出以来,掌纹识别技术得到了长足的发展,涌现了大量的识别算法[1-3]。其中基于子空间的主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)[4],是一种成功的线性鉴别分析方法。PCA方法是将?

xxx
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
　 自动化技术、计算机技术
　　 计算技术、计算机技术
　　　 计算机的应用
　　　　 信息处理(信息加工)
　　　　　 模式识别与装置
　　　　　　 图像识别及其装置
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有：中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有：清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有：各数据库编辑出版单位（见各库版权信息）
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证（京）字008号