| 特征维数和分类器参数统一优化选择的掌纹识别 |
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| 引用本文： | 张愉,童敏明,尚丽.特征维数和分类器参数统一优化选择的掌纹识别[J].计算机工程与应用,2014(23). |
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| 作者姓名： | 张愉 童敏明 尚丽 |
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| 作者单位： | 1. 苏州市职业大学 电子信息工程学院,江苏 苏州,215104
2. 中国矿业大学 信电学院,江苏 徐州,221008 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.60970058)；江苏省自然科学基金(No.BK2009131)；江苏省“青蓝工程”资助项目；2010苏州市职业大学创新团队基金资助项目(No.3100125)。 |
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| 摘 要： | 为了进一步提高掌纹识别系统性能，充分利用主成分分析特征维数和支持向量机参数之间的联系，提出了一种特征维数和分类器参数统一选择的掌纹识别模型（Features-Classifier）。对掌纹图像进行预处理，将主成分分析图像特征维数和支持向量机参数作为一个粒子，在统一的目标函数下通过粒子之间的信息交流和相互协作，找到最优掌纹特征和分类器参数，根据最优掌纹特征和分类器参数建立掌纹图像识别模型，并采用Po1yU掌纹数据库对模型性能进行仿真实验。结果表明，Features-Classifier的掌纹平均识别率达到94%以上，识别结果明显优于独立、分开选择特征维数和分类器参数的掌纹识别模型。
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| 关 键 词： | 掌纹识别 支持向量机 主成分分析 统一选择 粒子群优化算法 |
Palmprint recognition based on simultaneously selecting features and classifier parameters |
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| ZHANG Yu,TONG Minming,SHANG Li.Palmprint recognition based on simultaneously selecting features and classifier parameters[J].Computer Engineering and Applications,2014(23). |
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| Authors: | ZHANG Yu TONG Minming SHANG Li |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | palmprint recognition support vector machine principal component analysis simultaneously selection particle swarm optimization algorithm |
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