基于三种描述子 LBP、Shift LBP 和 Multi Shift LBP 及 LDA 分类器的多光谱掌纹识别
图像与视频处理
2024-01-02 v1
摘要
局部二值模式（LBP）被广泛用于分析图像的局部纹理特征。人们提出了几种基于 LBP 的纹理描述子的新扩展，侧重于通过使用不同的编码或阈值方案来提高噪声鲁棒性。在本文中，我们提出了三种算法（LBP）、移位局部二值模式（SLBP）和多移位局部二值模式（MSLBP），用于提取掌纹图像的特征，以帮助获得用于识别的最佳独特特征值。主成分分析（PCA）算法已被应用于在随机空间中减小提取的特征矩阵的大小，并在匹配过程中使用线性判别分析（LDA）算法。在香港大学的大型多光谱数据库（蓝、绿、红和红外）上进行了多项实验。结果获得了显著且优异的结果，证明了蓝光谱完美地优于所有其他光谱。
引用
@article{arxiv.2401.00008,
title = {Multispectral palmprint recognition based on three descriptors: LBP, Shift LBP, and Multi Shift LBP with LDA classifier},
author = {Salwua Aqreerah and Alhaam Alariyibi and Wafa El-Tarhouni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00008},
year = {2024}
}