局部保持投影与小波变换结合的高效掌纹识别

"基于局部保持投影的掌纹识别技术通过运用局部保持投影（LPP）方法，旨在在保持掌纹空间局部结构的同时进行有效的识别。针对小样本图像识别中的奇异矩阵问题，传统的解决方案是结合主元分析（PCA）和LPP。然而，PCA的降维过程可能导致重要判别信息的丢失。为此，文中提出了一种新的处理方法，包括三级小波变换、图像下抽样和图像分块求平均值，以降低掌纹空间的维度。随后在低维图像上应用LPP提取局部特征，并利用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果显示，这种方法在PolyU掌纹图像库上的识别性能优于PCA和PCA+LPP，且整个特征提取和匹配过程的时间小于0.1秒，具有快速、高效和易于实施的优点。" 这篇摘要介绍了一种改进的掌纹识别算法，它主要涉及到以下几个关键知识点： 1. **局部保持投影（LPP）**：LPP是一种非线性降维方法，旨在保持数据的局部结构，尤其适用于处理具有邻域相关性的数据，如图像。在掌纹识别中，LPP用于提取能反映掌纹特征的局部信息。 2. **主元分析（PCA）**：PCA是一种常见的线性降维技术，通过最大化数据方差来选择主成分，但可能丢失具有判别性的局部信息。 3. **小波变换**：小波分析在图像处理中用于分解图像的不同尺度和位置信息，三级小波变换可以提供多尺度的特征，有助于识别过程。 4. **图像下抽样**：通过减少图像的分辨率，降低计算复杂度，同时保留主要特征，是图像处理中常用的降维手段。 5. **图像分块求平均值**：将图像分割成多个块并计算每个块的平均值，可以进一步减小数据维度，同时减少噪声的影响。 6. **余弦距离**：用于计算特征向量之间的相似度，常用于特征匹配，其优势在于不受向量长度影响，只关注方向。 7. **掌纹识别**：生物识别技术的一种，通过分析和比较个人掌纹的细节特征来进行身份验证。 8. **PolyU掌纹图像库**：一个广泛使用的掌纹数据库，用于测试和验证掌纹识别算法的性能。 该研究通过结合上述技术，提出了一个高效且准确的掌纹识别方案，尤其在处理小样本图像时，避免了PCA降维可能带来的信息损失，提高了识别的准确性。实验结果证明了该算法在速度和识别率方面的优越性，这使得它在实际应用中具有很大的潜力。