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基于遗传算法和BP模糊神经网络的红外步态识别
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN919-34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]广东工业大学自动化学院,广东广州510006, [2]阳江职业技术学院计算机科学系,广东阳江529566
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60673132)
作者: 谭建辉[1,2]
中文摘要:

为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法。做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真实验,获得识别率、等错误率和累积匹配分值的实验数据及对比结果,得到多分类器融合识别比单分类器识别提高约10%识别率,降低约10%等错误率,完全收敛阶数提高1倍多的结论。具有识别精度高、收敛速度快的特点。

英文摘要:

A new algorithm is proposed in order to improve the precision of the infrared gait recognition.The new method adopted the fuzzy classifier recognized by characteristics of the wavelet descriptors and the Bayesian classifier based on shape features of average grayscale respectively,and then performed the fusion recognition of multiple classifier based on genetic algorithm and BP fuzzy neural network.The recognition simulation experiment was made based on the infrared gait database of the Chinese Academy of Sciences.The comparison results and experimental data about the recognition rate,the error rate and the cumulative match score were gained.The conclusion shows that the multiple classifier fusion recognition increased about 10% at the recognition rate,reduced about 10% at the equal error rate,increased 1 times more at the complete convergence order number than the single classifier recognition.The characteristics of high accuracy and quick convergence are obvious.

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期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245