%0 Journal Article
%T 基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法
%A 王瀚？
%A 刘重晋？
%A 付翔？
%A 封举富？
%J 软件学报
%P 2180-2186
%D 2014
%R 10.13328/j.cnki.jos.004646
%X 细节点在高分辨率掌纹匹配中扮演了重要角色,然而掌纹图像受到主线、褶皱线等的影响,提取出的细节点质量参差不齐.所以,对细节点进行质量评价并去除伪细节点,成为一个研究课题.提出了一种基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法.首先使用了基于图像的gabor卷积响应和复数滤波响应等的一系列特征,用来对细节点局部进行冗余描述;然后,把每个特征作为弱分类器,用adaboost算法进行多层训练,挑选出对真伪细节点判别效果最理想的特征;最后,把弱分类器加权线性组合的响应分数作为细节点质量的得分,筛选出得分在阈值以上的细节点作为真细节点.该方法的实验结果与基于傅里叶变换的方法相比,能够更好地区分真伪细节点,对细节点的质量做出了更好的评价.
%K 掌纹识别
%K 细节点质量
%K gabor卷积
%K 复数滤波
%K adaboost算法
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4646&flag=1