【摘 要】
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独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势,用于掌纹特征提取,使得变换后的各分量之间不仅互不相关,而且还尽可能的统计独立,能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降
【机 构】
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清华大学深圳研究生院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势,用于掌纹特征提取,使得变换后的各分量之间不仅互不相关,而且还尽可能的统计独立,能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降低运算复杂度,提出了一种基于小波分解的独立分量掌纹特征提取方法。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和细节信息的基础上,去掉高频噪声,然后进行独立分量分析,采用FastICA算法,试验结果表明,本方法比传统的独立分量分析方法的识别率更高,且计算量大大减少。
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