论联合小波-DCT 特征在多光谱掌纹识别中的效力
计算机视觉与模式识别
2015-11-30 v2
摘要
基于生物特征的识别近年来引起了广泛关注。在所有生物特征中，掌纹已知拥有丰富的特征集。在本文中，我们提出在掌纹识别中并行使用基于 DCT 的特征和基于小波的特征。应用 PCA 对特征进行降维，并使用多数投票算法进行分类。此处引入的特征实现了近乎完美的识别准确率。该方法在一个知名的多光谱掌纹数据库上进行了测试，达到了 99.97-100\%的准确率，在相似条件下优于所有先前的方法。
引用
@article{arxiv.1409.7818,
title = {On The Power of Joint Wavelet-DCT Features for Multispectral Palmprint Recognition},
author = {Shervin Minaee and AmirAli Abdolrashidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.7818},
year = {2015}
}
备注
Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, IEEE, 2015, (to Appear)