基于àtrous-contourlet变换与不变矩的掌纹匹配算法

？为了提高掌纹识别的速度和准确率，克服contourlet变换在处理高维信号时的不足，提出了一种新的掌纹识别算法。该算法首先对掌纹图像进行àtrous-contourlet变换，得到高频分量和不同方向不同子带上的低频分量，再根据不同子带的能量分布所提取出的统计特征选择不同的特征加权系数，对图像所得到的不变矩向量进行加权计算，得到新的特征向量，完成掌纹图像的识别。实验结果表明，该算法与小波矩算法、hu不变矩算法和contourlet算法相比有较高的效率和匹配精度。