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一种基于神经网络匹配的指纹识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
指纹特征的提取是自动指纹识别的关键技术之一.针对现存的许多指纹特征提取算法中的旋转和平移等问题,本文提出了一种基于神经网络匹配的脊线分叉点提取算法.该算法通过一个多输入、单输出三层前向神经网络提取脊线的分叉点.并且在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试.实验结果表明,本文提出的算法对指纹的平移和旋转都具有良好的不变性. 相似文献
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指纹识别中的一种局部矢量匹配算法 总被引:9,自引:0,他引:9
指纹匹配技术分为两种:基于细节点的匹配和基于纹线相关性的匹配。文章属于基于细节点的匹配,采用细节点及其临近的5个点形成局部矢量,每枚指纹分解成若干个这样的局部矢量。于是,两枚指纹的匹配就转变为矢量数组的匹配。 相似文献
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本文深研究了基于BP神经网络的指纹识别。对采集到的指纹图像进行预处理,消除假的特征点,利用指纹图像的脊线端点和分叉点作为最终特征点,提取其特征点坐标和方向作为神经网络的特征输入向量,实验证明该方法具有较好的实验效果。 相似文献
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一种不定中心点的指纹识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对指纹模式特点的研究,揭示了同指特征集间的近似仿射变换(?)系,提出了比较度量不变量的指纹比对原理,并借助图进行比对.实验结果表明本文提出的指纹比对方法是可行的. 相似文献
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本文提出了一种基于圆周划分的模板匹配算法,与传统模板匹配算法相比,本算法具有速度较快、有一定的旋转不变性、抗干扰性好的特点。 相似文献
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指纹匹配是实现指纹识别的重要环节,提高识别率并减少算法复杂度是指纹匹配的核心问题。本文针对现有指纹识别系统荐在的参考点定位复杂、准确度不够高、适应性不够强等问题,提出了一种利用指纹的方向图和指纹纹线特征相结合确定参考点的方法,并通过调整极角进行基于极坐标的点点匹配,显著提高了指纹匹配的速度和精度。实验结果表明,该算法复杂度低、鲁棒性好、识别率较高,有较强的实用性。 相似文献
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椭球基函数(Ellipsoidal Basis Function,EBF)使网络划分输入空间成为封闭有界的局部作用的空间,与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的高斯函数相比,它对空间的划分更明确。因此,它的模式识别能力将有所提高。提出了一种基于EBF神经网络的指纹识别方法。首先,利用小波变换(Wavelet Transform,WT)直接从二值化指纹图像中提取细节特征,简化了复杂的预处理步骤,极大地减少了计算量,提高了识别的速度。同时利用EBF神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。该算法在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试。并与文献[9]中的WT-RBF算法进行比较。实验结果表明,提出的算法获取了较高的识别率,并且缩短了识别时间。 相似文献
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针对传统卷积神经网络对多传感器指纹识别泛化能力降低、准确率不高的问题,提出改进的Stacking集成学习算法。首先将AlexNet进行改进,在AlexNet中引入深度可分离卷积减少参数量,加快训练速度;引入空间金字塔池化,提升网络获取全局信息的能力;引入批归一化,加快网络收敛速度,同时提升网络在测试集上的准确率;使用全局平均池化替代全连接层,防止过拟合。然后将DenseNet和改进的AlexNet 2种卷积神经网络作为Stacking的基学习器对指纹进行分类,获得预测结果。最后对相同基学习器训练得到的各个模型,根据预测精度对各预测结果赋权,得到的预测结果再由元分类器分类。改进的Stacking算法在多传感器指纹数据库上进行实验,最终识别准确率达98.43%,相对AlexNet提升了20.05%,相对DenseNet提升了4.25%。 相似文献
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为克服传统的基于细节点匹配的不足,对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA算法的初匹配得分权重,提高了点模式匹配算法的准确性;并利用点模式匹配算法对2DPCA算法的匹配结果进行二次匹配,同时也提高了2DPCA算法匹配的准确率。 相似文献
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张旭兰 《计算机工程与应用》2012,48(35):182-185
车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前,BP(Back Propagation)人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别。仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能。 相似文献
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提出了一种基于Gabor滤波提取指纹全局及局部特征的识别算法。目前广泛使用的基于细节点的算法识别性能较高,但由于需要前期预处理,增加了系统开销。另一方面,传统的基于结构特征的算法速度较快,然而对偏转指纹的识别性能较差。针对以上不足,利用滤波器定位参考点,并将以参考点为中心的特征提取区域划分为16方向的扇区,然后通过8方向滤波分别提取原始图像和旋转后图像的特征。在FVC2004指纹库上的对比实验证明,该算法同时具备了较好的运行效率和识别性能。 相似文献
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目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大.结合遗传算法的神经网络方法,充分利用GA的全局搜索能力、BP算法的局部搜索能力和鲁棒性强的特性,提出了一种用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新编码方案进行物体识别方法.仿真结果表明,该方法既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又加快GA.BP网络的收敛速度,提高收敛精度且识别率较高,从而验证了该方法的有效性. 相似文献
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目的 指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法 提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果 采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%~33.81%,在比对时间上降低了3%~5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论 无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。 相似文献
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基于神经网络集成的汽车牌照识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对基于神经网络集成的汽车牌照识别的原理和方法进行了研究,并着重分析了现有技术的积极因素和潜在问题,提出了一种基于神经网络集成进行车牌文字识别的方法.在特征提取时采用了多种特征提取的方法,对提取的每种特征构建一个BP神经网络分别进行训练.最终待识别的字符将被神经网络集成进行识别.实践证明,利用该方法比单个神经网络识别有更高的识别率,具有较高的使用价值. 相似文献