基于LDP和PNN的掌纹识别算法

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基于LDP和PNN的掌纹识别算法

机译：基于LDP和PNN的掌纹识别算法

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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.

机译：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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来源
《Computer Science and Application》 |2018年第4期|共8页
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
入库时间 2022-08-18 06:58:10

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