论文研究一种新的掌纹特征提取方法研究.pdf

提出一种基于Gabor小波和改进的广义K-L变换的掌纹识别方法。该方法首先对测试样本的掌纹ROI灰度图像进行Gabor小波变换，得到其Gabor特征向量，然后利用改进的广义K-L变换方法将高维特征向量变换到低维空间，最后将得到的低维特征向量利用欧氏距离法与训练样本库中的特征向量作匹配识别。该方法首次将基于时频变换的特征提取算法与基于子空间的特征提取算法结合起来，既充分利用了Gabor函数优良的特征提取性能，又有效解决了高维特征的降维处理问题。通过使用自行采集的数据库对该方法作对比实验，获得了94%的识别率，验证了该方法的有效性和准确性。