基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別

基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別摘要：隨著生物特征識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，掌紋和掌脈成為研究的熱點(diǎn)之一。然而，由于傳統(tǒng)的單一生物特征識(shí)別存在諸多問(wèn)題，基于掌紋和掌脈融合的識(shí)別方法日益被關(guān)注。本文提出了一種基于BSLDP（Block-basedStatisticalLocalDerivativePattern）和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性和準(zhǔn)確性。1.引言生物特征識(shí)別技術(shù)是一種利用生物體固有特征來(lái)識(shí)別和驗(yàn)證個(gè)人身份的技術(shù)。掌紋和掌脈作為人體生物特征的一種，具有獨(dú)特性、穩(wěn)定性和易采集等優(yōu)點(diǎn)，因此在生物特征識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的掌紋或掌脈識(shí)別存在一些問(wèn)題，如模糊性、變形性和易偽造性等。因此，基于掌紋和掌脈融合的識(shí)別方法成為解決這些問(wèn)題的重要途徑。2.相關(guān)工作近年來(lái)，研究者們提出了許多基于掌紋和掌脈融合的識(shí)別方法。其中，特征提取和融合是最關(guān)鍵的步驟。目前，常用的掌紋特征提取方法包括BSIF（BinaryStatisticalImageFeatures）和LDP（LocalDerivativePatterns）等。而掌脈特征提取方法則包括LBP（LocalBinaryPatterns）和五向模式等。然而，這些方法通常只考慮了兩種特征的局部信息，沒(méi)有充分利用全局信息。因此，本文采用了BSLDP作為特征提取方法。3.方法本文提出了一種基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別方法。具體步驟如下：3.1掌紋和掌脈圖像預(yù)處理由于圖像采集設(shè)備和環(huán)境因素的影響，掌紋和掌脈圖像可能受到噪聲和干擾。為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，首先對(duì)掌紋和掌脈圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、降噪和圖像標(biāo)定等。3.2BSLDP特征提取BSLDP是一種基于統(tǒng)計(jì)概率的局部特征描述方法，能夠捕捉圖像的紋理信息。本文對(duì)掌紋圖像和掌脈圖像分別采用BSLDP進(jìn)行特征提取。然后，將兩種特征融合為一個(gè)特征向量。3.3典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析是一種經(jīng)典的多變量分析方法，能夠挖掘特征之間的線性關(guān)系。本文采用典型相關(guān)分析方法對(duì)融合的特征進(jìn)行降維，提取出最相關(guān)的特征。3.4識(shí)別模型訓(xùn)練與測(cè)試在訓(xùn)練階段，使用一組已知身份的掌紋和掌脈圖像對(duì)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練。在測(cè)試階段，通過(guò)對(duì)待識(shí)別掌紋和掌脈圖像進(jìn)行相同的處理和特征提取，然后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行識(shí)別。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證本文提出的方法的有效性和準(zhǔn)確性，我們?cè)谝粋€(gè)包含1000個(gè)樣本的數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別方法相比傳統(tǒng)的方法具有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性。5.結(jié)論本文提出了一種基于BSLDP和典型相關(guān)分析的掌紋掌脈融合識(shí)別方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法能夠提高掌紋和掌脈識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。未來(lái)的工作可以進(jìn)一步研究更高級(jí)別的特征提取方法和更復(fù)雜的融合模型，以進(jìn)一步提高識(shí)別性能。參考文獻(xiàn)：[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