【摘 要】
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掌纹识别是一种比较新颖的生物特征识别技术,提取最佳分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。掌纹图像纹理特征丰富,但传统方法难以准确将其表征。针对此问题,将固定尺度及自适应多尺度Gabor滤波器结合起来,提出基于混合Gabor滤波器与加权中心对称局部二值模式(weighted center symmetric local binary pattern, WCS-LBP)的掌纹识别方法。首先,利
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1403303),辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJ2019JL022)、辽宁省教育厅重点攻关项目(LJ2020ZD005),辽宁省自然科学基金指导计划项目(2019-ZD-0038)资助项目。
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掌纹识别是一种比较新颖的生物特征识别技术,提取最佳分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。掌纹图像纹理特征丰富,但传统方法难以准确将其表征。针对此问题,将固定尺度及自适应多尺度Gabor滤波器结合起来,提出基于混合Gabor滤波器与加权中心对称局部二值模式(weighted center symmetric local binary pattern, WCS-LBP)的掌纹识别方法。首先,利用混合Gabor滤波器对掌纹感兴趣区域进行滤波得到特征图像,并将其串联在掌纹特征空间;然后,使用WCS-
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