1 华南理工大学 电子与信息工程学院，广州 510640；井冈山大学 工学院，江西 吉安 343009
2 华南理工大学 电子与信息工程学院，广州 510640
3 井冈山大学 工学院，江西 吉安 343009
纹理是图像中非常重要的特征。提出了一种新的纹理特征提取算法，即对纹理图像进行离散小波框架变换后，利用同一变换尺度下的小波高频系数与低频系数之间的依存关系信息，构造系数共生矩阵，在此基础上进行纹理特征提取，而不是独立地提取各子带系数特征。考虑支撑向量机(SVM)在小样本数据库和泛化能力方面的优势，在分类实验中采用支撑向量机分类器，实验结果表明，基于这种共生矩阵特征提取分类算法能得到很好的分类结果。
离散小波框架变换 系数共生矩阵 纹理特征 支撑向量机 discrete wavelet frame transform coefficient co-occurrence matrix texture feature support vector machine
1 华南理工大学,电子与信息学院,广东,广州,510640
2 广东工业大学,广东,广州,510640
基于人体生物特征的认证是鉴别个人身份的有效方法.鉴于人体的手指折痕具有稳定性且对于不同的人具有不相同的特点,本文提出了一种基于手指折痕的身份识别的新方法.该算法系统由三部分组成:图像预处理、特征提取和特征匹配.在预处理阶段,提出了基于中心坐标轴的图像定位和归一化方法,并在手指内侧分割出了用于识别的长方形窗口形状的手指子图(ROI),ROI包含了手指的第一和第二折痕线;在第二阶段,提出了基于Radon变换和奇异值分解的特征提取方法;最后利用基于欧氏距离的最近邻分类器在一个取自61人共488幅手指图像的数据库上进行了匹配试验,结果验证了该方法是可行和有效的(等错误率为2.51%).
生物特征识别 手指折痕 Radon变换 奇异值分解 Biometrics Finger crease pattern Radon transform Singular value decomposition
Author Affiliations
Abstract
1 School of Electronics and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640
2 Faculty of Construction, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510640
The finger joint lines defined as finger creases and its distribution can identify a person. In this paper, we propose a new finger crease pattern recognition method based on Legendre moments and principal component analysis (PCA). After obtaining the region of interest (ROI) for each finger image in the pre-processing stage, Legendre moments under Radon transform are applied to construct a moment feature matrix from the ROI, which greatly decreases the dimensionality of ROI and can represent principal components of the finger creases quite well. Then, an approach to finger crease pattern recognition is designed based on Karhunen-Loeve (K-L) transform. The method applies PCA to a moment feature matrix rather than the original image matrix to achieve the feature vector. The proposed method has been tested on a database of 824 images from 103 individuals using the nearest neighbor classifier. The accuracy up to 98.584% has been obtained when using 4 samples per class for training. The experimental results demonstrate that our proposed approach is feasible and effective in biometrics.
图像处理 模式识别 特征提取 Legendre矩 主分量分析 100.5010 Pattern recognition 100.2000 Digital image processing 100.2960 Image analysis Chinese Optics Letters
2007, 5(3): 160
1 华南理工大学电信学院, 广东 广州 510640
2 湛江海洋大学理学院, 广东 湛江 524025
3 郑州大学物理工程学院, 河南 郑州 450052
4 广东省电信公司湛江分公司, 广东 湛江 524022
对管腐蚀法、熔接-熔拉腐蚀法、化学腐蚀法制备光纤探针分别进行了实验研究,并都得到了可用于光纤纳米生物传感器的高质量纳米光纤探针.三种腐蚀法均给出了实验的原理、条件和结果.根据实验结果,对三种探针制作方法进行了比较.
光纤纳米生物传感器 光纤探针 管腐蚀法 熔接-熔拉腐蚀法 化学腐蚀法
1 华南理工大学,电信学院,广州,510640
2 湛江海洋大学,理学院,湛江,524025
3 郑州大学,物理工程学院,郑州,450052
根据优质探针的理论模型,利用管腐蚀法制作了可用于光纤生物传感器的纳米光纤探针,该制作方法操作方便,成本低廉,易于批量生产,且受环境的影响较小,制作的光纤探针具有较高的重复率.所获探针锥径小于50nm,锥角为45°.最后讨论了在管腐蚀实验中不良因素对光纤探针形貌的影响.
光纤生物传感器 管腐蚀法 纳米光纤探针 单模石英光纤
