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基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法研究
摘要：
本文研究了基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法。首先，介绍了小波变换和多层小波变换的原理及其在图像处理中的应用；接着，分析了小波基函数的选择对识别效果的影响，并在实验中比较了四种小波基函数的性能；最后，采用多层小波变换对掌纹图像进行特征提取和分类，实现了掌纹识别。
关键词：小波变换、多层小波变换、小波基函数、掌纹识别
Abstract：
Thispaperstudiesthepalmprintrecognitionmethodbasedondifferentwaveletbasisfunctionsinmulti-levelwavelettransform.Firstly,theprinciplesofwavelettransformandmulti-levelwavelettransformandtheirapplicationsinimageprocessingareintroduced.Then,theinfluenceofwaveletbasisfunctionselectiononrecognitionperformanceisanalyzed,andtheperformanceoffourwaveletbasisfunctionsiscomparedinexperiments.Finally,multi-levelwavelettransformisusedforfeatureextractionandclassificationofpalmprintimagestoachievepalmprintrecognition.
Keywords:wavelettransform,multi-levelwavelettransform,waveletbasisfunction,palmprintrecognition
1.前言
掌纹识别是一种使用人体掌纹特征进行身份认证的生物特征识别技术，具有高精度、不易伪造等优点，在安防领域受到广泛关注。在掌纹识别中，特征提取是一个关键的环节，而小波变换作为一种有效的信号处理方法，可以用于掌纹图像的特征提取。
2.小波变换
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度的频带表示。小波变换中使用的基函数是小波基函数，由于小波基函数具有局部性和多分辨率性质，可以更准确地描述信号的局部特征。
小波变换可以分为离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）两种。离散小波变换将信号分解成多个离散的频带，而连续小波变换则是通过连续变化尺度和平移而得到连续频带表示。在实际应用中，常采用多层小波变换，即对低频分量进行进一步的小波分解，得到更细节的频带信息。
3.不同小波基函数的选择
小波基函数的选择对于信号分析中小波变换的性能和效果起着至关重要的作用。常用的小波基函数有哈尔小波、Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波等。
哈尔小波是最简单且最基本的小波基函数，由于只包含正负1的系数，使得它易于计算，但在信号分解和重构中的性能较差。
Daubechies小波是一种常用的小波基函数，它具有紧凑性、对称性和正交性等良好的性质，能够更准确地描述信号的局部性质。Symlets小波和Coiflets小波也同样具有好的性质，但它们的性能和Daubechies小波相比略有差异。
4.基于不同小波基函数的掌纹识别实验
本文采用四种小波基函数：哈尔小波、Daubechies小波、Symlets小波和Coiflets小波，对掌纹图像进行特征提取和分类实验。首先，对掌纹图像进行预处理，包括图像增强和降维处理；然后，利用多层小波变换对预处理后的掌纹图像进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量；最后，采用k近邻算法对特征向量进行分类，并评估各种小波基函数的性能。
实验结果表明，在掌纹识别中，不同的小波基函数会对识别效果产生影响，其中Daubechies小波和Symlets小波的识别效果较好。此外，多层小波变换能够有效提取掌纹图像的特征，实现了掌纹识别。
5.结论
本文研究了基于不同小波基函数的多层小波变换掌纹识别方法，并在实验中比较了四种小波基函数的性能。结果表明，Daubechies小波和Symlets小波的识别效果较好，多层小波变换能够有效提取掌纹图像的特征，实现了掌纹识别。此外，还可以进一步探究其他小波基函数的应用，来优化掌纹识别的性能。