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基于双向二维主成分分析的掌纹识别
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2009-12-16
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掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。使用主成分分析对图像向量进行处理，
向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵，双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法，将其应用于掌纹识别，通过在水平和垂直2 个方向上各执行1 次二维主成分分析运算，消除了掌纹图像行和列的相关性，运用新准则选取了更适合于分类的主分量，大大压缩了特征的维数。在香港Polytechnic University 的Palmprint Database 测试结果表明，该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。
向量维数一般都很高。二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵，双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法，将其应用于掌纹识别，通过在水平和垂直2 个方向上各执行1 次二维主成分分析运算，消除了掌纹图像行和列的相关性，运用新准则选取了更适合于分类的主分量，大大压缩了特征的维数。在香港Polytechnic University 的Palmprint Database 测试结果表明，该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度。
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