小波变换与部分最小二乘法在掌纹识别中的应用

"这篇论文探讨了一种结合小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别方法，旨在降低计算复杂性并利用类别信息提高识别效率。研究中，首先通过小波变换对掌纹图像进行三级分解，提取出低频子图像，接着运用PLS方法提取特征，最后将样本投影到这些特征上形成特征向量进行分类识别。通过在PolyU掌纹图像库上的实验，该方法相对于PCA、2DPCA和ICA等传统方法，表现出更高的识别率和更低的误识率及拒识率，验证了其有效性。" 基于小波变换的掌纹识别是利用小波分析的能力来分解图像，尤其是在多分辨率下捕获图像的细节信息。小波变换能将复杂的图像分解成不同频率的成分，这样可以更好地分离出掌纹的特征，例如纹理、静脉和脊线。在本文提出的算法中，掌纹图像经过三级小波分解，重点关注低频部分，因为这部分通常包含了掌纹的主要结构信息。 部分最小二乘(PLS)是一种统计分析方法，常用于回归和降维问题，特别是在变量间存在多重共线性的情况下。在掌纹识别中，PLS用于从低频子图像中提取关键特征，同时考虑了类别信息，有助于构建更有效的分类模型。通过PLS，可以找到与目标类别最相关的特征向量，从而降低识别过程中的计算复杂性。 与PCA（主元分析）、2DPCA（二维主元分析）和ICA（独立主元分析）比较，PLS的优势在于它不仅考虑了特征间的相关性，还考虑了因变量（此处为掌纹类别）的信息。因此，PLS能够更好地保留与识别任务相关的特征，从而提高识别准确率。实验结果显示，这种方法在PolyU掌纹图像库上的识别性能显著优于其他方法，误识率和拒识率都得到了显著降低。 该研究提出的小波变换与PLS相结合的掌纹识别方法，通过优化特征提取和分类过程，实现了高效且精确的掌纹识别。这种方法对于生物识别技术的发展，特别是掌纹识别技术的实用化，具有重要的理论和实际意义。