【摘 要】
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为了提取指关节纹图像的纹理特征并进一步提高其识别精度,提出一种基于改进Gabor小波和Tetrolet的指关节纹识别方法。首先,利用某点邻域像素的融合幅值特征代表该点的Gabor幅值特征,增强每个像素点之间的局部关联性;其次,将滤波后的指关节纹特征图像经过具有高稀疏性的Tetrolet变换以获取图像的最优稀疏表示;最后,利用带限相位相关(Band-Limited Phase-Only Correl
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2018YFB1403303),辽宁省教育厅科学技术研究项目(No.LJ2019JL022),沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划(No.1010147000915)。
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为了提取指关节纹图像的纹理特征并进一步提高其识别精度,提出一种基于改进Gabor小波和Tetrolet的指关节纹识别方法。首先,利用某点邻域像素的融合幅值特征代表该点的Gabor幅值特征,增强每个像素点之间的局部关联性;其次,将滤波后的指关节纹特征图像经过具有高稀疏性的Tetrolet变换以获取图像的最优稀疏表示;最后,利用带限相位相关(Band-Limited Phase-Only Correlation,BLPOC)算法提取指关节纹图像的互功率谱进行匹配。在PolyU-FK、PolyU-CFK、
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