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掌紋識(shí)別是一門新興的生物特征識(shí)別技術(shù)。使用主成分分析對(duì)圖像向量進(jìn)行處理，
向量維數(shù)一般都很高。二維主成分分析是直接采用二維圖像矩陣來(lái)構(gòu)建方差矩陣，與一維主成分分析相比能更精確地計(jì)算原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，雙向二維主成分分析是二維主成分分析的改進(jìn)算法，將其應(yīng)用于掌紋識(shí)別，通過在水平和垂直2 個(gè)方向上各執(zhí)行1 次二維主成分分析運(yùn)算，消除了掌紋圖像行和列的相關(guān)性，運(yùn)用新準(zhǔn)則選取了更適合于分類的主分量，大大壓縮了特征的維數(shù)。在香港Polytechnic University 的Palmprint Database 測(cè)試結(jié)果表明，該方法具有更高的識(shí)別率和更低的計(jì)算復(fù)雜度。
向量維數(shù)一般都很高。二維主成分分析是直接采用二維圖像矩陣來(lái)構(gòu)建方差矩陣，與一維主成分分析相比能更精確地計(jì)算原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，雙向二維主成分分析是二維主成分分析的改進(jìn)算法，將其應(yīng)用于掌紋識(shí)別，通過在水平和垂直2 個(gè)方向上各執(zhí)行1 次二維主成分分析運(yùn)算，消除了掌紋圖像行和列的相關(guān)性，運(yùn)用新準(zhǔn)則選取了更適合于分類的主分量，大大壓縮了特征的維數(shù)。在香港Polytechnic University 的Palmprint Database 測(cè)試結(jié)果表明，該方法具有更高的識(shí)別率和更低的計(jì)算復(fù)雜度。
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