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基于小波分析和局部二值模式的掌纹识别方法综述报告
在生物特征识别技术中，掌纹识别被广泛应用于身份验证、安全门禁等领域。然而，由于掌纹的非刚性、非标准化和有限的分辨率等特点，使得掌纹识别面临着许多困难。为了克服这些困难，许多掌纹识别方法已被提出。本文将综述基于小波分析和局部二值模式的掌纹识别方法。
一、掌纹的小波分析方法
小波分析能够对不同尺度的信号进行分解和分析，可以提取掌纹的特征信息。这种方法的主要思想是通过多级小波变换将掌纹图像分解成不同尺度和方向的子带。然后，采用小波系数统计方法对不同尺度和方向的子带进行特征提取。
其中，Gabor小波是一种广泛应用的小波变换方法。在掌纹识别中，Gabor小波变换被用于对掌纹纹路进行多尺度、多方向的分解，以提取掌纹的纹理特征。然后，利用小波系数统计方法计算每个子带的参数，如能量、平均值和标准差等，以作为特征向量。这些特征向量构成了江原波变换特征集（PKFR），其中每个子带的特征向量都是其中的一部分。实验结果表明，这种方法的识别率可以达到98.5%。
除了Gabor小波变换外，小波包变换也可以用于掌纹识别。小波包变换可以提供更完整的频谱信息，有助于适应不同大小和不同分辨率的掌纹。通过对子带进行统计分析，可提取掌纹的特征向量。各子带特征向量组成的特征集可作为识别输入，实验结果表明，这种方法的识别率可达到99.4%。
二、掌纹的局部二值模式方法
局部二值模式（LBP）是一种计算机视觉中用于描述纹理的特征提取方法。它通过对每个像素点周围像素值与该像素点值进行比较，将比当前像素点大的像素视为“1”，否则视为“0”，然后将结果作为该像素点的二进制码。通过在整个图像中扫描每个像素，可以计算出该图像的LBP特征向量。
在掌纹识别中，LBP可以用于提取掌纹的纹理特征。具体地，LBP首先将掌纹图像分为若干个小块。对于每个小块，LBP计算其纹理特征向量。然后，可以将所有小块的特征向量拼合成为整个掌纹图像的特征向量。
然而，对于掌纹识别，LBP的局限性在于它对光照变化和噪声敏感。为改善LBP的性能，研究者提出了一些改进算法，如多重LBP（MLBP）和加权LBP（W-LBP）等。这些方法增强了LBP的鲁棒性和识别准确性。
三、小波分析和局部二值模式相结合的掌纹识别方法
由于小波分析和LBP方法各自的不足，将它们组合起来可能会提高掌纹识别的准确性。实际上，许多研究者已将小波分析和LBP方法相结合，提出了一些混合算法。
一种常见的混合算法是将小波分解应用于掌纹图像，然后对每个子带应用LBP算法提取纹理特征。特别地，奇异值分解小波LBP算法（SVDB-WLBP）将奇异值分解和小波分解相结合，并在得到的子带中应用W-LBP算法进行纹理特征提取。该算法可有效地增强掌纹识别的鲁棒性和准确性。
另一种混合算法是将LBP算法应用于小波包分解图像小块。这种算法的优点是对光照变化和噪声的抵抗力更强。具体而言，对于每个子带，将其分成若干个小块，并对每个小块应用LBP算法提取纹理特征。然后，可以将所有小块的特征向量拼合成为整个子带的特征向量。
综上所述，小波分析和局部二值模式各自拥有独特的优势，它们的结合可有效提高掌纹识别的准确性和鲁棒性。通过合理选择特征提取方法，加上适当的分类器和决策规则，掌纹识别技术的发展将更加完善，带来更广泛的应用前景。