基于高斯滤波和分块ST的2D掌纹识别

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针对利用2D掌纹图像进行身份鉴别时,因图像采集过程中丢失了部分手掌结构的深度信息,致使传统掌纹识别方法识别率并不高的问题,提出应用分块ST法对2D掌纹图像进行特征提取。在提取特征前,首先对预处理掌纹图像得到的感兴趣区域(ROI)使用具有各向同性的高斯滤波器滤除高频噪声,然后把滤波后的ROI分成若干块,求取每一子图像块的ST特征量,所有子块ST特征量的组合构成该幅掌纹图像的特征向量,最后利用最近邻分类器进行分类。应用该算法在UST手形图像库上进行了测试,获得95.5%的识别率且识别时间满足应用要求。实
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