基于PCA网络的协同指纹识别

• 作者: 王安东 胡良梅 董火明 高隽
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 协同模式识别 PCA网络 特征提取 全局特征
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4|TP183
• 字数: 5368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.01.016

摘要

指纹识别是生物特征识别技术中的热点.指纹特征可分为全局特征与细节特征,现有主流指纹识别方法是基于细节特征的识别,但是指纹全局特征识别具有明显的优势,更加符合人类识别机理.本文尝试采用PCA网络提取指纹的全局特征--主分量特征,理论分析与实验说明了指纹主分量特征是有效的,鲁棒性较好.在识别方法上,采用协同模式识别方法,该方法注重模式的整体信息,并将其与PCA网络特征提取层有机的结合.对FVC2002指纹库的实验表明,本文的指纹全局特征识别方法预处理与特征提取简单,识别速度快,鲁棒性较好,取得了良好的指纹识别与身份认证效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高隽	合肥工业大学计算机与信息学院	160	1689	22.0	34.0
3	胡良梅	合肥工业大学计算机与信息学院	44	683	13.0	25.0
5	董火明	合肥工业大学计算机与信息学院	4	131	4.0	4.0
11	王安东	合肥工业大学计算机与信息学院	3	17	2.0	3.0