%0 Journal Article
%T A finger vein recognition method which is based on kernel Fisher discriminant analysis<br>基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别
%A YU Cheng-bo
%A ZHANG Jin
%A ZHANG Yi-meng
%A LI Hong-bing
%A <br>余成波
%A 张进
%A 张一萌
%A 李洪兵
%J 重庆邮电大学学报(自然科学版)
%D 2012
%I 
%X 抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步，在提取小样本的高维手指静脉图像特征时，由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的，为此，提出了一种基于核Fisher鉴别分析（kernel Fisher discriminant analysis，KFDA）提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中，在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant，FLD)，来得到最佳非线性鉴别特征，根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明，核Fisher方法与其他方法相比，具有较低的认假率(false accept rate，FAR)和较快的识别速度。
%K kernel fisher discriminant analysis
%K between the class divergence matrix of nuclear
%K within the class divergence matrix of nuclear
%K finger vein recognition<br>核Fisher鉴别分析
%K 核类间散度阵
%K 核类内散度阵
%K 手指静脉识别
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=96E6E851B5104576C2DD9FC1FBCB69EF&jid=5C2694A2E5629ECD6B59D7B28C6937AD&aid=F1E2B134F3CCFA08EAF4569C86665A67&yid=99E9153A83D4CB11&vid=B91E8C6D6FE990DB&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=869807E2D7BED9EC&eid=C36EC077A8A90308&journal_id=1673-825X&journal_name=重庆邮电大学学报(自然科学版)&referenced_num=0&reference_num=12