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基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别
基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别
摘要：掌纹识别是一种生物特征识别技术，它利用手掌表面的细纹络构成的独特图案来进行个体身份验证。然而，传统的单光谱掌纹识别方法在面对噪声、皮肤损伤和姿态变化等问题时表现不佳。因此，本文提出了一种基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别方法，以提高掌纹识别系统的性能。该方法通过提取掌纹图像的边缘和方向信息来构造判别特征，并采用融合策略将多光谱图像进行融合。实验结果表明，该方法在不同的数据集上均能够取得较好的识别结果。
关键词：掌纹识别，多光谱图像，局部联合边缘，方向模式，特征融合
1.引言
掌纹识别作为一种生物特征识别技术，已经在个人身份验证、刑侦领域和社会安全管理等方面得到广泛应用。掌纹图案由细纹络、汗孔组成，其形状、长度、间距等特征具有较高的唯一性和稳定性。然而，由于掌纹图像受到光照、姿态和皮肤状态的影响，其识别性能仍然存在一定的挑战。
2.相关工作
2.1单光谱掌纹识别方法
传统的单光谱掌纹识别方法通常基于纹线和纹间距等特征进行提取和匹配。常用的方法包括Gabor滤波器、结构化光照法和人工特征描述子等。然而，这些方法在面对噪声、皮肤损伤和姿态变化等问题时容易受到干扰，从而导致识别精度下降。
2.2多光谱掌纹识别方法
为了提高掌纹识别系统的性能，研究者开始利用多光谱图像进行掌纹识别。多光谱图像包括红外图像、可见光图像和多波段图像等，可以提供更多的信息用于掌纹识别。常用的方法包括多特征融合、多分类器融合和多样本融合等。
3.方法
3.1局部联合边缘和方向模式
为了提取掌纹图像的判别特征，本文采用局部联合边缘和方向模式方法。具体步骤如下：
（1）图像预处理：对输入的掌纹图像进行预处理，包括去噪、增强和归一化等。
（2）边缘提取：利用边缘检测算法提取掌纹图像的边缘信息。
（3）方向估计：根据掌纹图像的边缘信息，估计掌纹图像的主要方向。
（4）模式提取：根据掌纹图像的边缘和方向信息，提取局部联合边缘和方向模式作为判别特征。
3.2多光谱掌纹图像融合
为了充分利用多光谱图像中的信息，本文采用多光谱图像融合策略。具体步骤如下：
（1）特征提取：对每个光谱图像提取局部联合边缘和方向模式特征。
（2）特征融合：将每个光谱图像的特征进行融合，得到融合特征。
（3）分类识别：使用融合特征进行分类识别，得到最终的识别结果。
4.实验评估
本文使用公开数据集进行实验评估，包括XX数据集和XX数据集。实验方法包括传统的单光谱方法、多光谱方法以及本文提出的方法。实验指标包括准确率、召回率和F值等。实验结果表明，本文提出的方法在不同的数据集上均取得了较好的识别结果。
5.结论和展望
本文提出了一种基于局部联合边缘和方向模式的多光谱掌纹融合识别方法，通过提取掌纹图像的边缘和方向信息来构造判别特征，并采用融合策略将多光谱图像进行融合。实验结果表明，该方法在不同的数据集上均能够取得较好的识别结果。未来的研究可以进一步探究掌纹图像的多尺度特征提取，提高掌纹识别系统的性能。