【摘 要】
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针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题,提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）和Levenberg-Marquardt（LM）神经网络的掌纹识别方案.首先,将彩色手掌图像转换成灰
【机 构】
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新疆工程学院计算机工程系,新疆工程学院电气与信息工程系
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针对现有掌纹识别方案不能够很好的提取多分辨率特征的问题,提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）和Levenberg-Marquardt（LM）神经网络的掌纹识别方案.首先,将彩色手掌图像转换成灰度图像.然后,提取出手掌图像中的感兴趣区域（ROI）,并构建成直方图.接着,利用DT-CWT进行6层小波分解并获得特征系数,分别计算特征系数的最大值、平均值和中值构建36维特征向量.最后,利用LM神经网络根据特征向量实现掌纹的识别分类.在CASIA数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的识别方案,提出的方案的
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