裴昱
,
刘海林
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2009.06.002
核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法.为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中.首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,用核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配.通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少.在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳.
关键词:
图像处理
,
核Fisher鉴别分析
,
特征提取
,
掌纹识别
