多种掌纹识别算法对比
摘要：在本研究中，我探索了一种非深度学习的方法来解决掌纹识别问题，灵感来源于《CO3Net: Coordinate-Aware Contrastive Competitive Neural Network for Palmprint Recognition》一文。本研究的核心在于实现有效的多尺度纹理特征提取，利用传统图像处理技术，并结合多种特征提取方法，如离散余弦变换（DCT）、局部二值模式（LBP）和Gabor滤波，来模拟深度学习模型中的复杂处理。我首先对掌纹图像进行了一系列预处理步骤，包括使用图像金字塔技术来模拟多尺度特征提取，并应用中值滤波和CLAHE技术优化图像质量。接着，我利用Gabor滤波器提取纹理特征，并结合DCT和LBP技术增强特征表示。通过这些方法， 我能够有效地捕捉掌纹图像的关键信息。在特征提取后， 我采用了特征融合和支持向量机（SVM）分类器进行掌纹识别。特别地， 我发现通过调整Gabor滤波器的参数（如滤波器数量和角度分布）和选择合适的SVM核函数（线性核相较于RBF核更有效），可以显著提升识别性能。本研究的实验结果表明，即便在不使用深度学习模型的情况下，通过精心设计的特征提取策略和参数优化，也能在掌纹识别任务中达到令人满意的效果。这一发现为资源受限或对深度学习模型应用存在限制的环境下的掌纹识别提供了一种有效的解决方案。通过本研究， 我不仅增强了对传统图像处理技术的理解，也展示了在解决复杂识别任务时，创新性地融合多种技术的重要性。
关键词：pca, DCT, 局部二值模式(LBP), GBabor滤波, 特征融合
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