王新春，程　满，刘渝民，岳开华

（楚雄师范学院物理与电子科学学院，云南 楚雄 675000）

基于曲波变换决策融合的掌纹识别*

王新春，程满，刘渝民，岳开华

（楚雄师范学院物理与电子科学学院，云南 楚雄 675000）

摘要：用曲波变换提取出掌纹图像在不同尺度下的图像特征，通过降维处理的主成分分析 （PCA）方法，由径向基函数网络训练或判决，按照用户的要求，选择不同的决策规则，对各种尺度下的识别结果进行融合，可达到较高的掌纹识别率。

关键词：曲波变换；径向基函数；决策融合；掌纹识别

曲波变换［1，2］（Curvelet transform）是一种最稀疏的表示曲线方法。它结合了脊波变换各向异性的特点和小波变换多尺度的特性，在对图像进行分析过程中，能够表达更多的图像特征信息。曲波变换是一种多分辨，带通，多方向的函数分析方法。具备生理学研究所指出的“最优”图像表示方法应该具有的三种特征。能够从不同的视觉层次提取出不同尺度下的图像信息。

径向基函数［3］（Radial Basis Function，RBF）是多维空间插值的传统技术，其结构简单，训练简洁，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数。因此，被广泛应地用于模式识别和图像处理领域。

一般基于图像非频域特征检测方法［4，5，6］都没有充分的利用好掌纹的图像信息，本文采用曲波变换对掌纹图像提取出不同尺度下的图像信息，仿照人眼生理判决的方式在每个尺度下分析图像信息的特征，用径向基网络进行训练或判决，最后根据不同要求将每层的识别结果选择决策融合的方式来灵活地进行掌纹识别。……