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基于支持向量机理论的两级指纹分类实现方法
SVM based two-stage fingerprint classifier realization
【Author】 ZHU Xiao-xia SUN Tong-jing CHEN Gui-you(Control Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China)
【机构】 山东大学控制科学与工程学院;
【摘要】 支持向量机(简称SVM)是建立在统计学习理论基础之上具有严密数学描述的机器学习算法.本文利用SVM解决二类分类问题的优势,设计了一个两级指纹分类器,提出并实现了一种新型的指纹分类的算法.实验表明,分类器具有很好的范化能力,对于新样本分类的正确率达98.5%,算法具有一定实用价值.
【Abstract】 Support Vector Machine (SVM),which is based on the Statistical Learning Theory,is a Machine Learning algorithm with strict math description.Using the superiority of SVM to solve two-class classification problems,we designed a two-stage fingerprint classifier,presented and realized a novel method about finger- print classification.From the experiment,we can conclude that the classifier has perfect generalization ability and the accuracy for the new sample is 98.5 %,which has value to a certainty in practice.
【Key words】 fingerprint classification; feature extract; support vector machin;
- 【会议录名称】 第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集
- 【会议名称】第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议
- 【会议时间】2005-08
- 【会议地点】中国济南
- 【分类号】TP181
- 【主办单位】中国自动化学会过程控制专业委员会、中国自动化学会故障诊断与安全性专业委员会