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基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别  
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【英文篇名】 Palmprint recognition based on ICA and BP neural network
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【作者】 陈智; 黄琳琳;
【英文作者】 Chen ZhiHuang Linlin(School of Automation Science and Electrical Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics; Beijing 100083; China);
【作者单位】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院; 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京;
【文献出处】 北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2008年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 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;
【英文关键词】 independent comment analysis; principal components analysis; back propagation neural network; region of interest; palmprint recognition;
【摘要】 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.
【英文摘要】 A novel method based on independent comment analysis(ICA) and back propagation neural network(BPNN) was proposed to solve palmprint recognition.First,a new method was used to detect corner points as the invariant feature points in palm images.Then the palm images were aligned by the points,and the region of interest(ROI) of the images was gotten.In the next place,palmprint features were extracted from the ROI by a fast fixed-point algorithm for ICA(FastICA).By means of this method,the original palmprint ROI...
【更新日期】 2008-05-16
【分类号】 TP183;TP391.41
【正文快照】 掌纹识别是利用人的掌部纹理作为生物特征进行身份的自动确认,是生物认证领域的一种新的识别技术.掌纹信息主要集中在掌心的一个很小的区域内,这个区域通常被称为感兴趣区域(ROI,Region of Interest).因此,如何有效地提取ROI区域关系到识别精度.文献[1-2]采用基于不变特征点的?

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