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摘要:
研究指纹的自动分类问题对解决大容量指纹库的匹配实时性有着重要的意义。笔者提出了一种新的指纹自动分类方法。该方法通过求取指纹方向图抽取了指纹的纹形特征,并将其送入神经网络进行分类识别,网络连接权系数采用遗传算法进行学习寻优,克服了单纯BP算法训练时间长、易陷入局部极值的缺点,同时提高了网络全局收敛的效率。测试结果表明,基于遗传算法的多层前向神经网络分类器对指纹图象的分类有良好的性能。
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文献信息
篇名 基于遗传算法的神经网络指纹自动分类
来源期刊 重庆大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 遗传算法 神经网络 指纹 分类器
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 74-77
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3770字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-582X.2001.01.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄席樾 重庆大学自动化学院 232 4039 34.0 50.0
2 周欣 重庆大学自动化学院 24 636 15.0 24.0
3 马笑潇 重庆大学自动化学院 19 536 9.0 19.0
4 沈志熙 重庆大学自动化学院 20 306 10.0 17.0
5 汪鹏 重庆大学自动化学院 3 89 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
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神经网络
指纹
分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
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85737
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