基于离散度和EBFNN的指纹分类方法

• 作者: 倪建云 宋丽梅 林树忠 罗菁
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹分类 离散度 小波变换 EBFNN
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 128-133
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2009.08.024

摘要

针对指纹图像中的较大平移和旋转,提出了一种基于离散度和EBFNN的指纹分类方法.首先,对指纹图像进行离散小波变换获得特征空间.然后,对特征空间进行搜索得到不同维数下的优化特征组合,通过研究这些优化特征组合的散度值随维数的变化趋势,最终确定特征向量的构成.最后,以此特征向量训练EBFNN,完成指纹纹型分类,并在FVC2000和FVC2002-DB1上作了测试.实验结果表明,当隐层节点为11时 ,总的纹型辨识正确率可达91.45%,而且对指纹图像中的平移和旋转具有良好的鲁棒性,具有一定的实用价值.

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	天津工业大学电气工程与自动化学院	22	133	5.0	11.0
4	林树忠		3	15	2.0	3.0
5	宋丽梅	天津工业大学电气工程与自动化学院	35	171	8.0	11.0