基于优化特征投影矩阵的3D掌纹稀疏表示识别方法

摘要

本发明涉及一种基于优化特征投影矩阵的3D掌纹稀疏表示识别方法，本发明首先提取掌纹特征构成训练样本，通过优化设计投影矩阵，使得同类掌纹投影特征互相关性变大，不同类掌纹投影特征互相关性变小，然后利用投影后3D掌纹特征稀疏表示分类，并比较L0/L1/L2范数各种快速算法性能。本发明通过投影优化后的系统在识别率和实时性上都有所改善，实验仿真证实了研究工作的有效性；相比于传统方法L2范数算法抗干扰能力加强，有效地降低了特征维数，且运算速度快，具有良好的识别效果。

主权项

一种基于优化特征投影矩阵的3D掌纹稀疏表示识别方法，其特征在于包括下述步骤：(1)根据3D掌纹样本，提取表面类型特征，将表面类型特征分块技术灰度分布特征作为训练样本；(2)根据3D掌纹特征训练样本，按照一定要求构造字典库Ψ＝[Ψ₁,…,Ψ_i…,Ψ_I]，将测试图像x₀预处理形成列向量x；(3)根据Ψ设计投影矩阵Φ；(4)将测试样本按同样步骤得到特征x在Φ下的投影值y，采用l₀范数的稀疏表示为采用l₁范数的稀疏表示为采用l₂范数的稀疏表示为通过上述各稀疏表示对应的算法解进而通过i∈[1,I]对掌纹进行分类判别；其中，D＝ΦΨ∈R^M×L为等效字典，s为一个大部分元素为零的稀疏向量；在求得后，将该结果应用于掌纹识别系统，定义任意i，s_i∈R^Q×1，D_i＝ΦΨ_i∈R^M×Q，此时求得的就是系统对输入x所判别的结果。