【摘 要】
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掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点。针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式（MB-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562067);中国博士后科学基金资助项目(20100480370,201104179);内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY068);内蒙古农业大学基金项目(JCYJ201201,NDPYTD 210-9)
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掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点。针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式（MB-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的掌纹识别方法。该算法利用分区MB-LBP和HOG算法分别提取掌纹的纹理、边缘特征,将提取的两种特征通过串联的方式进行融合,最后计算测试图像与训练图像的绝对值距离并利用最近邻分类器得出分类结果。实验对比传统算法（PCA、LBP和HOG）,得到较高的掌纹识别率。因此,将基于分区多块局部二值模式与梯度方向直方图特征进行融合,可提取较完整
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