摘要：为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分，利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维，得到低维的模式矩阵，将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量，通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明，与主成分分析（PCA）、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比，该方法的识别率最高，且满足系统实时性要求。