典型文献
基于LRC与多样本扩充的指静脉识别方法
文献摘要：
针对目前手指静脉识别由于训练样本不足引起图像识别率低的问题,提出基于线性回归分类(linear regression classification,LRC)与多样本扩充的指静脉识别I方法.首先,利用矩阵变换生成原始图像的镜像,训练原始图像与镜像,增加指静脉图像中包含的有用信息;然后,基于LRC对测试和训练样本进行分类;最后,通过计算偏差得到最终分类结果,求出识别率.此外,设计了一种指静脉采集装置收集得到自建指静脉数据库.实验结果表明:所提算法在自建指静脉数据库、山东大学指静脉数据库、马来西亚理工大学指静脉数据库上的识别率分别达到98.93％、98.89％、99.67％,最低等误率为2.388 8％.实验结果与其他传统和流行算法相比具有明显优势,拥有良好的实际应用价值.
文献关键词：
模式识别;图像处理;指静脉识别;多样本扩充;线性回归分类
中图分类号：
作者姓名：
陶志勇;许稚雪
作者机构：
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105
文献出处：
引用格式：
[1]陶志勇;许稚雪-.基于LRC与多样本扩充的指静脉识别方法)[J].光电子·激光,2022(06):660-666
A类：
多样本扩充,线性回归分类
B类：
LRC,手指静脉识别,训练样本,图像识别,识别率,linear,regression,classification,矩阵变换,原始图像,镜像,脉图,采集装置,山东大学,马来西亚,理工大学,模式识别
AB值：
0.222086
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