A New Palmprint Identification Technique Based on a TwoStage Neural Network Classifier

机译：基于两阶段神经网络分类器的掌纹识别新技术

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Palmprint is one of the relatively new physiological biometrics due to its stable and unique characteristics. The rich texture information of palmprint offers one of the powerful means in the field of personal recognition. The proposed system is based on geometrical features and texture features extracted using kernel principal components analysis (K-PCA). In the coarse-level stage, the hand geometrical features are applied in the SOMNN to select a small set for further matching, and in the fine-level matching, texture features are input into the BPNN for final identification. The experimental results show the effectiveness and reliability of the proposed approach.

机译：由于其稳定和独特的特性，Palmprint是相对新的生理生物识别性之一。 Palmpret的丰富纹理信息提供了个人认可领域的强大手段之一。所提出的系统基于使用内核主成分分析（K-PCA）提取的几何特征和纹理特征。在粗级阶段，在SOMNN中应用手几何特征以选择一个用于进一步匹配的小组，并且在细层面匹配中，纹理特征被输入到BPNN中以进行最终识别。实验结果表明了所提出的方法的有效性和可靠性。

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来源
《Computer Science and Software Engineering, CSSE 2008, 2008 International Conference on》||P.957-960|共4页
会议地点
作者
Cheng Xiaoxu; Wang Shuhua;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类工业技术;
关键词
K-PCA Neural; Palmprint recognitone; networks;

机译：K-PCA神经;掌纹识别;网络;

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