样条权函数神经网络在指纹识别中的应用

• 作者: 张代远 王家凯
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 样条权函数 神经网络 指纹识别 人工智能 插值
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 170-173
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.06.042

摘要

样条权函数神经网络克服了很多传统神经网络(如BP、RBF)的缺点：比如局部极小、收敛速度慢等。样条权函数神经网络的拓扑结构简单，训练后的神经网络的权值是输入样本的函数，能够精确记忆训练过的样本，可以很好地反映样本的信息特征，亦可以求得全局最小值。为了克服传统网络在指纹识别中的弊端，文中利用了样条权函数神经网络的优点，介绍了其在指纹识别中的应用。首先通过主成分分析方法对指纹图像进行特征提取，然后利用样条权函数神经网络进行指纹识别，最后通过Matlab仿真与其他传统的神经网络进行比较，验证了样条权函数在指纹识别方面的可行性且比传统神经网络效率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张代远	南京邮电大学计算机学院	65	457	10.0	19.0
10	王家凯	南京邮电大学计算机学院	1	1	1.0	1.0