基于线特征韦伯局部描述子的掌纹识别方法

摘要

基于局部描述子的掌纹识别方法因具有计算量小、无需训练等优点而受到越来越多的关注.韦伯局部描述子WLD(Weber Local Descriptor)是基于心理学中韦伯定律的新兴局部描述子,本文首次将韦伯局部描述子引入掌纹识别领域,并根据掌纹含有丰富线特征的特点,提出更符合掌纹识别的线特征韦伯局部描述子LWLD(Line Feature Weber Local Descriptor).线特征韦伯局部描述子首先采用MFRAT或Gabor滤波器对掌纹图像进行线性滤波,生成方向图Φ和能量图E;之后对能量图E进行韦伯差励滤波生成差分激励图ξ;最后基于方向图Φ和差分激励图ξ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.基于PolyU Ⅱ掌纹库和Cross-sensor掌纹库,将本文方法和目前其他基于局部描述子的典型掌纹识别方法进行对比,结果表明本文方法具有更高的识别率和更强容错性.