局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别

刘玉珍; 范湘冀; 林森; 陶志勇‍

doi:10.37188/CJLCD.2021-0287

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局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别

图像处理 | 更新时间：2022-06-06

- 局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别
- 3D palmprint recognition based on local orientation binary pattern combined with collaborative representation
- 液晶与显示 2022年37卷第6期页码：726-735
- 作者机构：
  
  1.辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛 125105
  2.沈阳理工大学自动化与电气工程学院，辽宁沈阳 110159
- 作者简介：
  
  [ "刘玉珍（1964—），女，吉林德惠人，硕士，教授，2004年于辽宁工程技术大学获得硕士学位，主要研究方向为现代通信理论与仿真、信号与信息处理。E-mail：825807294@qq.com" ]
  [ "范湘冀（1997—），男，河北保定人，硕士研究生，2020年于辽宁工程技术大学获得学士学位，主要研究方向为图像处理。 E-mail：1160219445@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2018YFB1403303);辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJ2019JL022)
- DOI：10.37188/CJLCD.2021-0287
  中图分类号： TP391.4
- 收稿日期：2021-11-13，
  
  修回日期：2021-12-28，
  
  纸质出版日期：2022-06-05
- 稿件说明：
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刘玉珍, 范湘冀, 林森, 等. 局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别[J]. 液晶与显示, 2022,37(6):726-735.

Yu-zhen LIU, Xiang-ji FAN, Sen LIN, et al. 3D palmprint recognition based on local orientation binary pattern combined with collaborative representation[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2022, 37(6): 726-735.
刘玉珍, 范湘冀, 林森, 等. 局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别[J]. 液晶与显示, 2022,37(6):726-735. DOI： 10.37188/CJLCD.2021-0287.

Yu-zhen LIU, Xiang-ji FAN, Sen LIN, et al. 3D palmprint recognition based on local orientation binary pattern combined with collaborative representation[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2022, 37(6): 726-735. DOI： 10.37188/CJLCD.2021-0287.

摘要

针对三维掌纹特征表示准确性差的问题，提出一种局部方向二值模式（Local Orientation Binary Pattern， LOBP）结合协同表示（Collaborative Representation， CR）的3D掌纹识别方法。利用掌纹主方向和方向置信度的编码来共同表达掌纹的方向信息，从而有效提高方向编码的准确性。使用表面类型编码来刻画掌纹的结构，充分表达掌纹的几何特征。最后，在分类识别时通过协同表示的方法将特征结合进而完成掌纹识别。在香港理工大学3D掌纹库上进行实验，结果表明获得的平均识别率最高可达99.55%，平均识别时间为0.874 9 s。所提方法可以在保持较低识别时间的同时提高3D掌纹的识别精度。

Abstract

In order to solve the problem of poor accuracy of 3D palmprint feature representation， a 3D palmprint recognition method based on local orientation binary pattern （LOBP） and collaborative representation （CR） is proposed in this paper. The principal orientation coding and orientation confidence coding of palmprints are used to jointly characterize the directional features of 3D palmprints. This operation can effectively improve the accuracy of directional coding. The surface type coding is used to describe the structure of palmprint and fully express the geometric characteristics of palmprint. Finally， the features are combined by collaborative representation method to complete palmprint recognition in the classification and recognition. The experiment is carried out on the 3D palmprint database of Hong Kong Polytechnic University， and the results indicate that the average recognition rate is up to 99.55% and the average recognition time is 0.874 9 s. The proposed method can improve the recognition accuracy of 3D palmprints while maintaining a relatively low recognition time.

关键词

Keywords

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