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摘要:
为了进一步加快指纹匹配算法的运算速度、提高识别效率,提出了一种基于混沌蜂群优化和可变界限盒的指纹匹配算法。首先,结合人工蜂群优化算法收敛速度快、控制参数少、能够避免局部最优等优点以及混沌策略的类随机性、高遍历性等特点,在指纹点匹配中引入混沌蜂群优化算法,并设计兼顾了匹配精度和运算时间的适应度函数;然后利用适应度函数估计出指纹特征匹配的几何变换参数并进行指纹点特征的粗匹配;最后,利用可变界限盒进行精匹配,避免指纹图像局部形变带来的影响。大量实验结果表明,与基于局部特征的指纹匹配算法、基于遗传算法优化的指纹匹配算法相比,本文提出的算法所需运算时间更短,匹配精度更高。
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文献信息
篇名 基于混沌蜂群优化的指纹匹配算法
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 指纹识别 特征点匹配 群智能优化 人工蜂群 混沌策略 可变界限盒 适应度函数 极坐标
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 613-618
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 5756字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201601038
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 吴一全 南京航空航天大学电子信息工程学院 198 2249 23.0 36.0
3 史骏鹏 南京航空航天大学电子信息工程学院 5 12 2.0 3.0
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可变界限盒
适应度函数
极坐标
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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11
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12401
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