作者：裴昱 刘海林图像处理核fisher鉴别分析特征提取掌纹识别
摘要：核Fisher的鉴别方法（KFDA）是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好地提取掌纹图像的非线性特征，将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维，在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上，用核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher（ZKFDA）方法解决小样本问题，最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库，实验结果表明，在不同的特征个数下，KFDA方法比二维Fisher准则（2DFLD）方法识别率高；零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA，并且计算量大大减少。在核函数选取上，取RBF核函数的识别性能最佳。
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