本研究介绍了二维平方FPCA手指静脉识别算法在MATLAB中的实现方法及其优化过程，重点探讨了主成分分析技术的应用与效果。
主成分分析的MATLAB代码实现基于（2D）^2FPCA的手指静脉识别算法的Matlab实现关于（2D）^2FPCA双向二维费舍尔主成分分析是机器学习中降维算法的一种改进版本，它结合了PCA和FLD算法以达到降低数据维度的目的。该方法首先在列方向上应用2DPCA，然后在行方向使用2DFLD来处理指静脉图像的分类识别任务。
以下是（2D）^2FPCA的手动流程概述：
- 训练阶段：对输入的数据集进行预处理，并根据算法步骤执行降维。
- 测试阶段：利用训练得到的模型和参数，完成新数据样本的特征提取及分类工作。
该程序使用MATLAB语言编写。用户需要修改代码中的路径设置以适应自己的数据集位置。实验中测试了不同维度下的识别效率，尝试找到最合适的特征映射维度，并得到了相应的结果报告。
参考文献：
[1] 余成波, 秦华锋．生物特征识别技术:手指静脉识别技术[M].清华大学出版社,2009.
[2] 王杰, 李海, 等. 基于(2D)2FPCA的静脉识别[J]. 国际信号处理、图像处理和模式识别杂志， 2013年，6(4): 323-332.
5星
