基于改进的分块2DPCA和神经网络的掌纹识别

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以掌纹为研究对象,提出基于分块2DPCA和二次2DPCA相融合的特征提取算法,并选择RBF神经网络作为系统分类器。首先对提取的ROI区域进行巴特沃斯-小波去噪,然后通过改进的算法提取得到最终的特征向量,最后由RBF神经网络进行分类识别。通过Poly-U掌纹库的仿真实验表明,此方法具有可行性和有效性,识别时间明显缩短,且保持了较高的识别率。
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