【摘 要】
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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
【机 构】
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白城师范学院机械工程学院,63861部队17分队
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”科学技术基金资助项目(JJKH20170003KJ)
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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。
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