【摘 要】
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为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的识别算法.首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特
【机 构】
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辽宁工业大学电子与信息工程学院; 东北大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502216,61572244)
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为提高手背静脉识别过程中特征的有效性,提出了一种基于改进非负矩阵分解(NMF)的识别算法.首先,静脉图像经过分块后,将每一块子图像的像素均值与平均梯度幅值作为图像原始特征;其次,将所有训练样本原始特征形成的特征矩阵进行非负矩阵分解,其中对分解后的系数向量加以稀疏性与可区分性约束,从而形成改进的非负矩阵分解模型;再次,基于梯度投影法对提出的非负矩阵分解模型进行求解,获取新的特征基与特征向量;最后,利用最近邻匹配算法对特征向量进行分类,实现身份的识别.实验结果表明,提出的识别算法可获得较高的识别率,处理过程具有较好实时性.
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