基于2DPCA和EBFNN的指纹识别方法

• 作者: 倪建云 林树忠 罗菁 詹湘琳
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 二维主元分析 椭球基函数 小渡变换
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1773-1780
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.09.035

摘要

结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和椭球基函数(EBF)特点,提出了一种基于WT、2DPCA和EBF神经网络指纹识别方法.利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,获得原始图像的基本特征.再通过2DPCA算法对该图像进行降维,获取降维特征;最后结合椭球基函数神经网络(EBFNN)完成指纹识别.本算法将2DPCA优化的特征提取与EBFNN的自适应性相结合,在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上做了测试,总的正确识别率可达91.4%,具有一定的实用价值.与WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法进行比较,结果表明,本文提出的算法在平移、旋转及光照变化的指纹数据库上的识别效果优于WT-PNN算法和WT-2DPCA-RBF算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪建云	天津理工大学自动化学院	17	61	5.0	7.0
2	罗菁	天津工业大学计算机技术与自动化学院	22	133	5.0	11.0
3	詹湘琳	中国民航大学电子信息工程学院	22	115	6.0	10.0
4	林树忠		3	15	2.0	3.0