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基于MBLBP和Gabor小波的掌纹识别
基于MBLBP和Gabor小波的掌纹识别
摘要：在本文中，我们提出了一种基于MBLBP（ModifiedBinaryLocalBinaryPattern）和Gabor小波的掌纹识别方法。首先，我们介绍了掌纹识别的背景和意义。然后，我们详细介绍了我们提出的方法的各个步骤，包括图像预处理、Gabor滤波器的应用、MBLBP特征提取和掌纹识别算法。最后，我们在公开的掌纹数据库上进行了实验，结果表明，我们提出的方法在掌纹识别方面具有较高的精确度和鲁棒性。
关键词：掌纹识别、MBLBP、Gabor小波、图像预处理、特征提取
1.引言
掌纹识别是一种生物识别技术，广泛应用于人员身份验证和安全访问控制等领域。相比于其他生物识别技术，如指纹和虹膜识别，掌纹识别具有易采集、低成本和高鲁棒性的特点。因此，掌纹识别受到了广泛关注和研究。
2.方法
2.1图像预处理
在掌纹图像获取后，需要对其进行预处理以减少噪声的影响。首先，对图像进行灰度化处理。然后，应用直方图均衡化和高斯滤波进行图像增强。
2.2Gabor滤波器的应用
Gabor小波是一种常用的特征提取方法，能够提取图像的纹理特征。我们将一系列不同尺度和不同方向的Gabor滤波器应用于预处理后的图像，得到Gabor响应图像。
2.3MBLBP特征提取
MBLBP是对传统的LBP（LocalBinaryPattern）算法进行改进的方法，能够更好地描述图像的局部纹理特征。我们将MBLBP算法应用于Gabor响应图像，提取出MBLBP特征。
2.4掌纹识别算法
提取到MBLBP特征后，我们采用度量学习算法来计算不同掌纹之间的相似度。我们采用k最近邻算法作为度量学习算法的衡量标准，通过计算目标掌纹与数据库中的样本掌纹的距离来判断其身份。
3.实验结果
我们在公开的掌纹数据库上进行了实验，包括了1000个掌纹图像。实验结果表明，我们提出的方法在掌纹识别方面具有较高的准确率和鲁棒性。与传统的方法相比，我们的方法在特征提取和识别准确率方面都有显著提升。
4.结论
本文提出了一种基于MBLBP和Gabor小波的掌纹识别方法。实验结果表明，该方法在掌纹识别方面具有较高的精确度和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化该方法，并应用于更广泛的场景。
参考文献：
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