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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：
掌纹和掌脉作为人体生物特征之一，在个体识别和身份验证中具有重要的应用价值。然而，单一的掌纹或掌脉识别技术往往存在一定的局限性，如图像质量、侵入性、易受外界干扰等。本文提出一种基于BSLDP（BlockSelectionLocalDerivativePattern）和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法（PalmprintandPalmVeinFusionRecognitionbasedonBSLDPandCanonicalCorrelationAnalysis），通过将掌纹和掌脉相结合，旨在提高个体识别的准确性和鲁棒性。
首先，本文介绍了BSLDP和典型相关分析的基本原理。BSLDP是一种基于局部特征提取的视觉描述符，通过构造不同大小和形状的局部块，提取图像的特定区域的纹理信息。典型相关分析则是一种统计量分析方法，用于找到两组变量之间的最大相关性，这里指的是通过掌纹和掌脉的图像信息来建立联系。
其次，本文详细描述了掌纹掌脉融合识别方法的具体流程。首先，采集对应个体的掌纹和掌脉图像数据，并进行预处理，包括图像增强、噪声去除和边界检测等。然后，利用BSLDP算法对掌纹和掌脉图像进行特征提取，得到对应的特征向量。接着，利用典型相关分析方法对掌纹特征向量和掌脉特征向量进行维度降低和相关性分析，找到最大的相关性子空间。最后，利用支持向量机（SVM）分类器对融合后的特征进行分类和识别。
实验部分，本文使用了公开的多种掌纹和掌脉数据库，如PolyUPalmprintDatabase和FOLM(FusionofOn-lineLearningforMultimodalBiometrics)Database，以验证方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明，提出的融合识别方法相比单一的掌纹或掌脉识别方法更具准确性和鲁棒性。
最后，本文对基于BSLDP和典型相关分析的掌纹掌脉融合识别方法进行总结和展望。虽然本文提出的方法在掌纹和掌脉识别领域取得了良好的结果，但仍存在一些挑战和改进空间。未来的研究可以从图像质量增强、特征提取算法改进和多模态信息融合等方面进行探索和优化。
关键词：掌纹识别；掌脉识别；BSLDP；典型相关分析；融合识别