掌纹中不同区域的纹线方向和空间频率代表着掌纹图像内在的特征.为了提取该特征,提出了一种基于原始灰度图像的小波变换的新算法.由于该算法直接对原始的灰度图像进行处理,而无需对图像进行预处理(例如图像增强、滤波、区域分割、二值化、纹线细化等),因此它与传统的细节特征识别方法相比大大减小了计算消耗.对一个小的掌纹图像数据库,使用K近邻(K-NN)的分类器对算法进行了实验,得到了很高的分类正确率,验证了算法的有效性.
计算机的应用 掌纹 生物特征识别 小波变换