奇异点和隐马尔可夫模型融合的指纹分类

• 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: 指纹分类 奇异点 隐马尔可夫模型 数据融合 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 874-879
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2009.04.028

摘要

为了提高分类精度,提出一种基于奇异点和隐马尔可夫模型(HMM)融合的指纹分类方法.分别对基于奇异点的指纹分类方法和基于HMM的指纹分类方法的信任度函数进行分配,利用证据理论求得两种方法联合作用下的基本可信度分配值.最后,根据纹形模式判定规则.选择具有最大支持度的目标完成指纹纹型分类.利用提出的方法在国际指纹竞赛数据库上做了测试,总的纹型辨识平均正确率可达94.5%,识别结果优于奇异点分类方法和HMM分类方法,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	中国民航大学航空自动化学院	22	115	6.0	10.0
4	林树忠		3	15	2.0	3.0