典型文献
基于信息熵的局部二值模式手指静脉识别
文献摘要：
为进一步提升手指静脉识别算法的识别率与识别速度,在图像处理阶段,提取出手指图像的感兴趣区域(region of in-terest,ROI),减少手指周围区域的干扰.为提升识别率,在局部二值模式(local binary patterns,LBP)的基础上,引入像素邻域之间的关系,增强LBP的识别性能;然后将信息熵与局部平均二值模式(local average local binary patterns,LALBP)结合得到熵值加权的局部二值模式(entropy weighted local binary patterns,ELBP)特征;最后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,以减少识别时间,去除冗余特征.通过对比欧氏距离与曼哈顿距离构建的分类器,与其他主流特征比较,验证算法的识别性能.在SDUMLA数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,保证了算法的识别速度前提下,分别取得了99.53％和99.84％的识别率,与其他识别算法相比识别率有明显的提高.
文献关键词：
手指静脉识别;感兴趣区域;信息熵;局部二值模式
中图分类号：
作者姓名：
黄艳国;杨训根;周满国
作者机构：
江西理工大学电气工程与自动化学院, 赣州341000
文献出处：
引用格式：
[1]黄艳国;杨训根;周满国-.基于信息熵的局部二值模式手指静脉识别)[J].科学技术与工程,2022(14):5723-5728
A类：
LALBP,ELBP,SDUMLA
B类：
信息熵,局部二值模式,手指静脉识别,识别算法,识别率,出手,感兴趣区域,region,terest,ROI,local,binary,patterns,像素,邻域,识别性,average,entropy,weighted,principal,component,analysis,冗余特征,欧氏距离,曼哈顿距离,分类器,智能实验室,脉图,图像数据库
AB值：
0.267782
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