Under de senaste årtiondena har igenkänningstekniker för multispektralt handavtryck fått mer och mer uppmärksamhet på grund av deras rikliga rumsliga och spektrala egenskaper jämfört med det enskilda spektralfallet. Upplyst av detta, en innovativ robust L2 sparse representation med tensor-baserad extrem inlärningsmaskin (RL2SR-TELM) algoritm läggs fram genom att använda en adaptiv bildnivå fusionsstrategi för att uppnå multispektral palmprint erkännande. För det första konstruerar vi en robust L2 sparse-optimeringsmodell (RL2SR) för att beräkna linjära representationskoefficienter. För att dämpa den tillgivenhet som orsakas av bullerförorening introducerar vi en logistisk funktion i RL2SR-modellen för att utvärdera representationsresten. För det andra föreslår vi ett nytt viktat och samarbetsinriktat koncentrationsindex (WSCCI) för att beräkna fusionsvikten på ett adaptivt sätt. Slutligen föreslår vi en TELM-strategi för att utföra klassificeringsuppgiften. Den kan hantera data med hög dimension direkt och reservera bildens rumsliga information väl. Omfattande experiment genomförs i den databas för multispektralt handavtryck som tillhandahålls av PolyU. Experimentresultaten bekräftar att vår RL2SR-TELM-algoritm överlappar ett antal toppmoderna multispektral palmprint-igenkänningsalgoritmer både när bilderna är bullerfria och förorenade av olika ljud.
Cheng m.fl. föreslog en robust L2 sparsam representation med tensor-baserad extrem inlärningsmaskin (RL2SR-TELM) algoritm genom att använda en adaptiv bildnivå fusionsstrategi för att uppnå multispektral palmprint igenkänning REF.
An Improved Recognition Approach for Noisy Multispectral Palmprint by Robust L2 Sparse Representation with a Tensor-Based Extreme Learning Machine
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}