本文選題：掌紋識別 + 多塊二值模式�。� 參考：《計算機應用研究》2017年03期

【摘要】：掌紋識別是模式識別及智能信息處理領域的研究熱點。針對傳統(tǒng)掌紋識別方法易受噪聲影響,且旋轉(zhuǎn)魯棒性差的問題,提出基于分區(qū)的多塊局部二值模式(MB-LBP)和梯度方向直方圖(HOG)的掌紋識別方法。該算法利用分區(qū)MB-LBP和HOG算法分別提取掌紋的紋理、邊緣特征,將提取的兩種特征通過串聯(lián)的方式進行融合,最后計算測試圖像與訓練圖像的絕對值距離并利用最近鄰分類器得出分類結(jié)果。實驗對比傳統(tǒng)算法(PCA、LBP和HOG),得到較高的掌紋識別率。因此,將基于分區(qū)多塊局部二值模式與梯度方向直方圖特征進行融合,可提取較完整的掌紋有效信息,對于光照不均勻和有位置變化的掌紋具有一定的健壯性,具有良好的掌紋識別性能。
[Abstract]:Palmprint recognition is a hot topic in the field of pattern recognition and intelligent information processing. Aiming at the problem that traditional palmprint recognition methods are susceptible to noise and poor rotation robustness, a method of palmprint recognition based on multi-block local binary mode MB-LBPand gradient direction histogram (hog) is proposed. The algorithm uses partitioned MB-LBP and Hog algorithms to extract palmprint texture and edge features, and combines the two features in series. Finally, the absolute distance between the test image and the training image is calculated and the classification results are obtained by using the nearest neighbor classifier. The experimental results show that the recognition rate of palmprint is higher than that of PCA-LBP and hog. Therefore, based on multi-block local binary pattern and gradient direction histogram feature fusion, more complete palmprint effective information can be extracted, which is robust to the palm print with uneven illumination and position change. Good palmprint recognition performance.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學計算機與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61562067) 中國博士后科學基金資助項目(20100480370,201104179) 內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學�？茖W研究項目(NJZY068) 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學基金項目(JCYJ201201,NDPYTD 210-9)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2014328