【摘 要】
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Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,北京交通大学信息科学研究所,浙江师范大学数理与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60472033,No.60672062);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJ10057);内蒙古农业大学创新团队项目(No.NDPYTD2010-9)
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Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤波;结合分形学的思想,将滤波后的图像分成大小相等的子域,每个子域又分成多个相同的子块,计算每个子块与它所在子域的相对方差,将所有子块的相对方差排列组成表征图像的特征向量进行识别。该算法将微尺度不变与局部相对特性统一,所提取的特征对各种变化有很强的鲁棒性,提高了识别精度和效率。实验使用北京交通大学BJTU_Pa
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