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基于多模式LBP与深度森林的指静脉识别
基于多模式LBP与深度森林的指静脉识别
作者:
刘广东
邱晓晖
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
指静脉识别
深度森林
LBP
特征提取
随机森林
摘要:
深度森林(gcForest)是基于深度模型提出的级联随机森林集合方法,以解决深度学习网络模型中对大样本训练数据和对设备要求过高的问题.深度森林不像深度神经网络那样具有很多的调节参数,对训练模型的选取需要耗费大量的时间与精力,gcForest允许使用者可以根据设备的资源决定训练的耗费,且能自适应地调节训练模型层数.指静脉图像含有丰富的纹理信息,文中基于多模式LBP提取指静脉图像的基本LBP特征,统一模式LBP分块直方图特征并将它们与深度森林结合取得的识别率达到99.46%,训练时间大幅减少,并解决了gcForest在旋转适应性方面的不足.与随机森林分类器(random forest)、KNN分类器、支持向量机分类器(SVM)、罗格斯特回归分类器(logistic regression)等进行比较,证明了深度森林识别器的有效性.
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文献信息
篇名
基于多模式LBP与深度森林的指静脉识别
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
指静脉识别
深度森林
LBP
特征提取
随机森林
年,卷(期)
2018,(7)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
83-87
页数
5页
分类号
TP391
字数
4787字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2018.07.018
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
邱晓晖
南京邮电大学通信与信息工程学院
49
363
10.0
17.0
2
刘广东
南京邮电大学通信与信息工程学院
9
80
6.0
8.0
传播情况
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引证文献(1)
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指静脉识别
深度森林
LBP
特征提取
随机森林
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
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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