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余弦相似度保持的掌纹识别算法
文献摘要：
掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有识别率高、特征稳定等优点.传统的基于手工提取特征的掌纹识别算法使用先验知识提取掌纹主线和细节点,存在可扩展性低、提取图像特征困难、无法挖掘数据的隐藏信息等问题.为了解决这些问题,本文提出了一种基于学习的掌纹识别算法.首先提取掌纹图像的像素值差向量(Pixel?Different?Vector,PDV)特征.然后,通过余弦相似度保持模型,同时学习PDV特征的二进制表示及其映射函数,以减少PDV特征的信息冗余.最后,为了处理掌纹位置偏移和光照变化等噪音,将学习得到的二进制特征编码成直方图描述子.在3个广泛使用的掌纹数据库上的实验结果表明,所提出的算法能更好地挖掘掌纹图像的内在特征,有效地提高掌纹识别精度.
文献关键词：
计算机图像处理;生物特征识别;掌纹识别;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
丘展春;费伦科;滕少华;张巍
作者机构：
广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]丘展春;费伦科;滕少华;张巍-.余弦相似度保持的掌纹识别算法)[J].广东工业大学学报,2022(03):55-62
A类：
B类：
余弦相似度,掌纹识别,识别算法,生物特征识别技术,识别率高,提取特征,先验知识,知识提取,可扩展性,图像特征,隐藏信息,像素,Pixel,Different,Vector,PDV,二进制表示,映射函数,信息冗余,位置偏移,噪音,习得,二进制特征,特征编码,直方图,描述子,内在特征,识别精度,计算机图像处理
AB值：
0.335043
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