计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
19期
182-185
,共4页
二维经验模式分解(2-D EMD)%独立成分分析(ICA)%主成分分析(PCA)%掌纹识别
二維經驗模式分解(2-D EMD)%獨立成分分析(ICA)%主成分分析(PCA)%掌紋識彆
이유경험모식분해(2-D EMD)%독립성분분석(ICA)%주성분분석(PCA)%장문식별
提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-D EMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法.利用2-D EMD自适应的时频局域化多尺度和ICA Ⅱ表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征.首先,对预处理过的掌纹图像进行2-D EMD分解得到多层本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降维处理的FastICA Ⅱ算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试(2-D EMD+ICA Ⅱ)的识别性能.实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICA Ⅱ相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点.
提齣一種基于二維經驗模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-D EMD)和獨立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相結閤的掌紋識彆新方法.利用2-D EMD自適應的時頻跼域化多呎度和ICA Ⅱ錶徵數據的高階統計特性來提取掌紋特徵.首先,對預處理過的掌紋圖像進行2-D EMD分解得到多層本徵模函數(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降維處理的FastICA Ⅱ算法提取IMF子圖像集的掌紋特徵基嚮量;最後,設計實驗測試(2-D EMD+ICA Ⅱ)的識彆性能.實驗結果錶明,該方法能更有效地提取掌紋特徵,與傳統的ICA Ⅱ相比,具有重構圖像信譟比好、識彆率高等優點.
제출일충기우이유경험모식분해(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-D EMD)화독립성분분석(Independent Comment Analysis,ICA)상결합적장문식별신방법.이용2-D EMD자괄응적시빈국역화다척도화ICA Ⅱ표정수거적고계통계특성래제취장문특정.수선,대예처리과적장문도상진행2-D EMD분해득도다층본정모함수(Intrinsic Mode Function,IMF);기차,이용기우PCA(Principal Component Analysis)강유처리적FastICA Ⅱ산법제취IMF자도상집적장문특정기향량;최후,설계실험측시(2-D EMD+ICA Ⅱ)적식별성능.실험결과표명,해방법능경유효지제취장문특정,여전통적ICA Ⅱ상비,구유중구도상신조비호、식별솔고등우점.
