基于改进的分块2DPCA和神经网络的掌纹识别

• 作者: 孙苗 李晓娇 王宝珠
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 掌纹识别 巴特沃斯-小波 分块矩阵 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 269-271,280
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.06.071

摘要

以掌纹为研究对象,提出基于分块2DPCA和二次2DPCA相融合的特征提取算法,并选择RBF神经网络作为系统分类器.首先对提取的ROI区域进行巴特沃斯-小波去噪,然后通过改进的算法提取得到最终的特征向量,最后由RBF神经网络进行分类识别.通过Poly-U掌纹库的仿真实验表明,此方法具有可行性和有效性,识别时间明显缩短,且保持了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝珠	河北工业大学信息工程学院	73	378	10.0	16.0
2	李晓娇	河北工业大学信息工程学院	3	6	2.0	2.0
3	孙苗	河北工业大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0