改进的广义K-L变换在掌纹识别中的应用

"基于改进的广义K_L变换的掌纹识别" 本文主要探讨了一种针对掌纹识别的新方法，即基于改进的广义K-L变换的掌纹识别技术。K-L变换，全称为Karhunen-Loève变换，是一种在统计图像处理和信号分析中广泛应用的数据降维技术。它通过寻找数据协方差矩阵的正交基，将高维数据映射到低维空间，保留最重要的信息，以实现数据压缩和特征提取。 在传统的K-L变换基础上，作者吴双元和王宽全提出了一种改进的版本，该方法不仅考虑了样本的主成分（即类内信息），还引入了类间信息，使得分类过程更加精确。这在一定程度上提高了掌纹识别的效率和准确性。具体来说，他们利用图像的类间散布矩阵的特征向量构建了一个低维特征子空间，然后将掌纹图像投影到这个子空间中，通过计算欧式距离来进行不同手掌间的图像分类。 实验部分，研究人员针对不同的特征长度和训练样本数量进行了测试，结果显示最佳识别率可以达到99.117%。这一结果表明，采用改进的广义K-L变换对于掌纹识别任务具有显著的优势。这种技术在生物特征识别领域，尤其是掌纹识别方面，有着重要的应用价值。 中图分类号"TP391.4"表明该研究属于信息技术、计算机科学与自动化类别，而文献标识码"A"则表示这是一篇学术论文。文章的发表时间为2004年，说明这项工作是在当时的科技背景下进行的，反映了当时生物特征识别领域的研究进展。 这篇研究提出了一种新的掌纹识别策略，通过改进的广义K-L变换提高了识别的准确性和鲁棒性，对于生物信息识别技术，尤其是掌纹识别技术的发展，提供了有价值的理论支持和技术参考。