分块双向二维主成分与模糊分类掌纹识别

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1、第32卷第4期计算机应用与软件Vol.32No．42015年4月ComputerApplicationsandSoftwareApr．2015分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别*翟林潘新刘霞郜晓晶宁丽娜韩璠(内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018)2摘要掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)PCA)和模糊分类的掌纹识别2方法。该算法利用M(2D)PCA提取掌纹的局部特征，并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征，并且直接对子图像矩阵进行特征抽取，能够精确计算协方差矩阵的特征向

2、量;分类阶段引入模糊理论，应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验，结果表明，该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。关键词分块双向二维主成分分析模糊分类掌纹识别中图分类号TP391文献标识码ADOI:10．3969/j．issn．1000-386x．2015．04．036PALMPＲINTＲECOGNITIONBASEDONBLOCKINGBI-DIＲECTIONALTWO-DIMENSIONALPＲINCIPALCOMPONENTANALYSISANDFUZZYCLASSIFICATION*ZhaiLinPanXinLiuXiaGa

3、oXiaojingNingLi’naHanFan(CollegeofComputerandInformationEngineering，InnerMongoliaAgriculturalUniversity，Hohhot010018，Innermongolia，China)AbstractPalmprintrecognitionisanemergingbiologicalfeaturerecognitiontechnology．Wepresentapalmprintrecognitionmethod，2whichisbasedonblockingbi-dire

4、ctionaltwo-dimensionalprincipalcomponentanalysis(M(2D)PCA)andfuzzyclassification．The2algorithmusesM(2D)PCAtoextractpalmprintlocalfeatures，andusesfuzzyclassificationstrategyaswell．Thismethodcaneffectivelyextractpalmprintlocalfeaturesanddirectlyextractsthefeatureofsub-imagematrix，itca

5、naccuratelycalculatetheeigenvectorsofcovariancematrix;inclassificationstageitintroducesfuzzytheoryandappliesittopalmprintrecognitionproblem．Finally，weusethepalmprintdatabaseatBeijingJiaotongUniversityinrecognitionexperiment．Ｒesultsshowthatthismethodachieveshigherrecognitionrateandle

6、ssrecognitiontime．KeywordsBlockingBi-directionaltwo-dimensionalprincipalcomponentanalysisFuzzyclassificationPalmprintrecognition(2DPCA)方法很好地克服了这一缺陷，2DPCA方法不需要事先0引言将图像矩阵进行转换，而是直接对图像矩阵进行操作，但提取的［5－8］特征向量维数仍较高。Zhang等人提出双向二维主成分分2掌纹识别在身份认证及人机接口等方面有着广泛的应用，析((2D)PCA)方法，该方法从行和列两个方向分别提取特征，是目前

7、模式识别和计算机视觉领域的研究热点。掌纹识别通过降低了行列间相关性，减少了图像特征矩阵的维数，且识别率有2提取手掌纹理的有效信息鉴别个人身份。与其他多种生物特征所提高，但(2D)PCA没有区分对待图像的特征矩阵中各特征识别方法相比，如指纹、人脸、虹膜和签名等，掌纹识别方法具有向量对识别的影响。为此，针对这个问题，本文提出基于M2［1］(2D)PCA的掌纹识别方法，首先将掌纹原始图像不重叠等分采集设备价格低廉、冒犯性低和纹理特征固定丰富等优点。成小块，每幅图像对应位置的子图像组成子图像训练集，之后对因此，掌纹识别已成为模式识别及人工智能领域的热门研究问2每一分块

8、图像矩阵进行(2D)PCA操作提取特征