[发明专利]一种基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法

权利要求书

1.一种基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，构建训练样本集与待识别样本；

步骤2，对全体训练样本及待识别样本进行模为1的归一化操作；

步骤3，将待识别样本表示成全体训练样本的线性组合；

步骤4，在训练集中搜索待识别样本的k个近邻样本，构造全体邻域约束矩阵W，利用样本的邻域信息对重构系数施加约束；

步骤5，根据待识别样本与其邻域样本的重构误差计算权重参数，进一步对重构系数施加约束；

步骤6，构建特征表示方程，并根据拉格朗日乘子法求解表示系数；

步骤7，根据待识别样本在每类中的重构误差判断待识别样本的类别。

2.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下过程：

将所有训练图像进行矩阵向量化操作，并构成训练样本集其中D为任一训练样本的维数，n为总体训练样本的个数；假设总体训练样本来自C个类别，令表示第i类训练样本集，n_i表示第i类训练样本的个数；同样对待识别图像进行矩阵向量化操作，得待识别样本

3.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤2中按以下公式进行归一化操作：

按以下公式对全体训练样本及待识别样本进行模为1的归一化操作

任一训练样本：

待识别样本：

4.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤3中的线性组合为：

y＝Xa

其中为表示系数向量，a_i为第i个训练样本对重构待识别样本的重构系数。

5.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤4具体包括如下过程：

x_i与y的相近度根据x_i与y的距离计算，即：

首先计算y的k个近邻，然后构造全体邻域约束矩阵W的第i行第j列元素定义为：

利用邻域约束矩阵对重构系数施加约束，使得W_ij值越大，a_i与a_j值越接近，其表达式为：

其中D为对角矩阵，对角线上的元素为：矩阵L＝D-W。

6.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤5具体包括如下过程：

令y的k近邻集合表示为则待识别样本与其邻域样本的重构误差为：

定义权重参数如下：

w_i＝d_ie

其中d_i是一个常数，用于指示x_i是否属于y的k近邻，其定义为：

利用权重参数对重构系数施加约束：

7.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤6具体包括如下过程：

结合步骤2～5，构造特征表示目标函数为：

其中ε0用于表示重构误差；

利用拉格朗日乘子法，上式等价表示成：

其中Λ为对角矩阵，其对角线上的元素Λ_ii＝w_i；

上式对a求偏导，并令其值为0得：

求解以上目标方程得：

a＝(X^TX+λ₁L+λ₂Λ)^-1X^Ty。

8.根据权利要求1所述的基于局部相似性保持特征表示的掌纹识别方法，其特征在于，所述步骤7具体包括如下过程：

待识别样本在第i类中的重构误差为：

其中为a中第i类样本对重构y的重构系数构成的向量；

待识别样本的类别判别规则为：

若则y属于第t类，i＝1,2,…,C。