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基于局部非负稀疏编码的掌纹识别方法
尚丽 苏品刚 杜吉祥
计算机应用
2011, 31 (06):
1609-1612.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01609
为了更有效地提取出图像的局部特征，在传统的非负稀疏编码(Hoyer-NNSC)算法的基础上，提出了一种新的具有稀疏度约束的局部NNSC (LNNSC)算法。该算法考虑了特征基向量的稀疏度约束和特征的最大化代表性，能够得到强化的图像局部特征；同时利用拉普拉斯密度模型作为特征系数的稀疏惩罚函数，保证了图像结构的稀疏性。在特征提取的基础上，进一步利用径向基概率神经网络(RBPNN)分类器，实现了掌纹的自动识别。仿真实验结果表明，与基于非负矩阵分解(NMF)、局部非负矩阵分解(LNMF)和Hoyer-NNSC的掌纹识别方法相比，该算法在掌纹识别研究中有较高的可行性和实用性。
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