作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法.做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真实验,获得识别率、等错误率和累积匹配分值的实验数据及对比结果,得到多分类器融合识别比单分类器识别提高约10%识别率,降低约10%等错误率,完全收敛阶数提高1倍多的结论.具有识别精度高、收敛速度快的特点.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和BP模糊神经网络的红外步态识别
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 BP模糊神经网络 红外 步态识别 多分类器融合 遗传算法
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 科学计算及信息处理
研究方向 页码范围 65-68
页数 分类号 TN919-34
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-373X.2011.12.020
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 谭建辉 广东工业大学自动化学院 6 17 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP模糊神经网络
红外
步态识别
多分类器融合
遗传算法
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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