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基于PCA网络的协同指纹识别
  • ISSN号：1003-6059
  • 期刊名称：《模式识别与人工智能》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室合肥230009, [2]中国科学院合肥智能机械研究所合肥230031
  • 相关基金：国家自然科学基金(No.60175011,60375011);安徽省自然科学基金(No.01042301);安徽省优秀青年科技基金(No.04042044)
作者： 董火明[1], 高隽[2], 胡良梅[2], 王安东[1]
关键词： 生物特征识别, 指纹识别, PCA网络, 指纹特征, 指纹图像, 图像分割
中文摘要：

指纹识别是生物特征识别技术中的热点．指纹特征可分为全局特征与细节特征，现有主流指纹识别方法是基于细节特征的识别，但是指纹全局特征识别具有明显的优势，更加符合人类识别机理．本文尝试采用PCA网络提取指纹的全局特征——主分量特征，理论分析与实验说明了指纹主分量特征是有效的，鲁棒性较好．在识别方法上，采用协同模式识别方法，该方法注重模式的整体信息，并将其与PCA网络特征提取层有机的结合．对FVC2002指纹库的实验表明，本文的指纹全局特征识别方法预处理与特征提取简单，识别速度快，鲁棒性较好，取得了良好的指纹识别与身份认证效果．

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编：郑南宁
  • 地址：安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编：230031
  • 邮箱：bjb@iim.cas.cn
  • 电话：0551-5591176
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-6059
  • 国内统一刊号：ISSN：34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169