基于PCA的指节纹图像全局特征提取与识别

作者：李温温; 王吉彬

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2019, 37(01): 75-79.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2019.01.010

• 指节纹
• 全局特征提取
• 特征识别
• 主成分分析

在基于PCA(Principal Component Analysis)的指节纹图像全局特征提取和识别中,为了提高准确率,在传统方法的基础上,通过实验验证了4指指节纹对于识别结果有不同的分类权重(贡献率)。改进了已有研究成果中对4指等权重分配的方法。实验结果显示,和4指等权重分配方法达到94. 4%的识别率需要32维特征相比,4指权重比为2∶2∶3∶2时,取21维特征即可达到最高识别率94. 4%。因此该方法可大大降低特征维数,提高识别速度。

• 单位
  白城师范学院