【摘 要】
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为了解决传统PCA方法和小波矩融合PCA方法在光照条件变化较大时不能有效抽取图像局部特征,导致识别率较低的问题,提出了一种直接基于子图像向量的线性鉴别分析方法,即模块PCA
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为了解决传统PCA方法和小波矩融合PCA方法在光照条件变化较大时不能有效抽取图像局部特征,导致识别率较低的问题,提出了一种直接基于子图像向量的线性鉴别分析方法,即模块PCA手指静脉特征提取算法。上述算法通过对图像进行分块,利用PCA对分块得到的子图进行鉴别分析。由于使用子图像矩阵,能有效地抽取图像的局部特征,避免使用奇异值分解理论,过程简便。实验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统PCA算法和小波矩融合PCA方法,识别率可以分别提高5.6和4.1个百分点。
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