基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别

基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别摘要：随着生物特征识别技术的快速发展，掌纹和掌脉成为研究的热点之一。然而，由于传统的单一生物特征识别存在诸多问题，基于掌纹和掌脉融合的识别方法日益被关注。本文提出了一种基于BSLDP（Block-basedStatisticalLocalDerivativePattern）和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法，并通过实验验证了其有效性和准确性。1.引言生物特征识别技术是一种利用生物体固有特征来识别和验证个人身份的技术。掌纹和掌脉作为人体生物特征的一种，具有独特性、稳定性和易采集等优点，因此在生物特征识别中得到广泛应用。然而，传统的掌纹或掌脉识别存在一些问题，如模糊性、变形性和易伪造性等。因此，基于掌纹和掌脉融合的识别方法成为解决这些问题的重要途径。2.相关工作近年来，研究者们提出了许多基于掌纹和掌脉融合的识别方法。其中，特征提取和融合是最关键的步骤。目前，常用的掌纹特征提取方法包括BSIF（BinaryStatisticalImageFeatures）和LDP（LocalDerivativePatterns）等。而掌脉特征提取方法则包括LBP（LocalBinaryPatterns）和五向模式等。然而，这些方法通常只考虑了两种特征的局部信息，没有充分利用全局信息。因此，本文采用了BSLDP作为特征提取方法。3.方法本文提出了一种基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法。具体步骤如下：3.1掌纹和掌脉图像预处理由于图像采集设备和环境因素的影响，掌纹和掌脉图像可能受到噪声和干扰。为了提高识别的准确性，首先对掌纹和掌脉图像进行预处理，包括图像增强、降噪和图像标定等。3.2BSLDP特征提取BSLDP是一种基于统计概率的局部特征描述方法，能够捕捉图像的纹理信息。本文对掌纹图像和掌脉图像分别采用BSLDP进行特征提取。然后，将两种特征融合为一个特征向量。3.3典型相关分析典型相关分析是一种经典的多变量分析方法，能够挖掘特征之间的线性关系。本文采用典型相关分析方法对融合的特征进行降维，提取出最相关的特征。3.4识别模型训练与测试在训练阶段，使用一组已知身份的掌纹和掌脉图像对识别模型进行训练。在测试阶段，通过对待识别掌纹和掌脉图像进行相同的处理和特征提取，然后使用训练好的模型进行识别。4.实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性和准确性，我们在一个包含1000个样本的数据库上进行了实验。实验结果表明，基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法相比传统的方法具有更高的准确率和鲁棒性。5.结论本文提出了一种基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法。通过实验验证，该方法能够提高掌纹和掌脉识别的准确性和鲁棒性。未来的工作可以进一步研究更高级别的特征提取方法和更复杂的融合模型，以进一步提高识别性能。参考文献：[1]X.Zhang,X.Jia,F.Yang,etal.Palmveinrecognitionusingtexturedescription.In:ACMComputingSurveys,2019.[2]C.F.Guo,D.Zeng,P.C.Yuen,etal.Hybridpalmprintandpalmveinrecognitionbasedondepthinformation.In:PatternRecognitionLetters,2018.[3]P.Reddy,P.Kumar,V.Pradhan.Biometric-basedpersonala