应用非负矩阵分解和RBPNN模型的掌纹识别方法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：xiaolinxiaoyi

【摘要】

：

提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和径向基概率神经网络的掌纹识别方法。NFM是一种有效的图像局部特征提取算法,用于图像分类时能得到较高的识别率。考虑PolyU掌纹图像数据库,应用NMF、局部NMF(LNMF)、稀疏NMF(SNMF)和具有稀疏度约束的NMF(NMFSC)算法分别对掌纹图像进行特征提取,并对提取到的局部特征基图像进行分析对比;在特征提取的基础上,应用径向基概率神经网络(RBPNN)模

【作者】

：

尚丽崔鸣杜吉祥

【机构】

：

苏州市职业大学电子信息工程系,中国科学技术大学自动化系,华侨大学计算机科学与技术系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2012年04期

【关键词】

：

非负矩阵分解局部特征提取特征基图像掌纹识别径向基概率神经网络(RBPNN)分类器 non-negative matrix factorization

【基金项目】

：

国家自然科学基金（No.60970058）,中国博士后科学基金资助项目（No.20060390180,200801231）,江苏省自然科学基金项目（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资助项目（No.3100125）.

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