【摘 要】
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针对现有的掌纹识别算法对掌纹图像的旋转、尺度和亮度变化缺乏足够的鲁棒性,而且识别速度较慢的问题,本文通过LDP算子进行特征提取,将掌纹分成若干子区域后,然后通过连接这
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针对现有的掌纹识别算法对掌纹图像的旋转、尺度和亮度变化缺乏足够的鲁棒性,而且识别速度较慢的问题,本文通过LDP算子进行特征提取,将掌纹分成若干子区域后,然后通过连接这些子区域的LDP直方图生成掌纹特征向量,使得发生变化的同一类掌纹图像的相似性变大。为了能够提高识别精度且加快识别速度,通过概率神经网络(PNN)来进行分类。实验表明该算法对掌纹图像的旋转、尺度和亮度的变化有良好的鲁棒性,且提高识别率,识别速度较快。
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