基于线特征韦伯局部描述子的掌纹识别

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摘要：目的将韦伯局部描述子WLD（Weber local descriptor）应用于掌纹识别，并针对掌纹具有丰富线特征的特点，在WLD基础上改进获得线特征韦伯局部描述子LWLD（1ine feature weber local descriptor），以提高掌纹识别的效率。方法首先采用MFRAT或Gabor滤波器对掌纹图像进行线性滤波，生成方向图和能量图；然后对能量进行韦伯差分激励滤波生成差分激励图；最后，基于方向图和差分激励图构造线韦伯特征直方图，并基于线韦伯特征直方图进行掌纹特征识别。结果基于Poly Ⅱ和Cross—Sensor掌纹库进行对比实验，采用曼哈顿距离和卡方距离进行匹配，其中在PolyaⅡ库上的识别率最高均达到100％，在识别率和容错性方面均优于其他主要基于局部描述子的识别方法。结论首次将韦伯局部描述子引入掌纹识别领域，发展了一种新的基于局部描述子的掌纹识别方法。和其他基于局部描述子的掌纹识别算法相比，本文方法具有更高识别率和稳定性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90287A/201602/667912947.html

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关键词：feature script Sensor Weber scrip 机器学习 生物特征 掌纹识别 韦伯局部描述子 线特征