基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

陈智; 黄琳琳

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提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.

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来源
《北京航空航天大学学报》 |2008年第3期|290-294|共5页
作者
陈智; 黄琳琳;
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作者单位

北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083;

北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
独立成分分析; 主成分分析; 多层前馈(BP)神经网络; 感兴趣区域; 掌纹识别;

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