Resumen

Se propone un nuevo modelo de aprendizaje por pares de diccionarios proyectivos (PDPL) con características estadísticas locales para el reconocimiento de huellas palmares. Se utiliza la técnica de pooling para mejorar la invariabilidad del patrón binario local jerárquico (PT-HLBP) para la extracción de características de la huella palmar. Se emplea PDPL para aprender un diccionario de análisis y un diccionario de síntesis que se utilizan para la discriminación y representación de imágenes. El algoritmo propuesto se ha probado con la base de datos de la Universidad Politécnica de Hong Kong (PolyU) (v2) y se ha conseguido una precisión de reconocimiento ideal. Los resultados experimentales indican que el algoritmo no sólo reduce en gran medida la complejidad temporal de las fases de entrenamiento y prueba, sino que también muestra una buena robustez frente a la rotación y la corrosión de la imagen.

• Materias:Ingeniería electrónica Sensores Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering sensors Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:universidad politécnica de hong kong, patrón binario local jerárquico, novedoso aprendizaje por pares de diccionarios proyectivos, precisión de reconocimiento ideal, extracción de rasgos de la huella palmar, rasgos estadísticos locales, pdpl, algoritmo, resultados experimentales, técnica de pooling
• Keywords:hong kong polytechnic university, hierarchical local binary pattern, novel projective dictionary pair learning, ideal recognition accuracy, palmprint feature extraction, statistical local features, pdpl, algorithm, experimental results, pooling technique