【摘 要】
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指纹识别系统中,指纹分类对于缩小细节匹配范围和提高识别率都具有非常重要的意义.该文提出一种基于灰色SOM网络的指纹分类学习算法,将输入模式与参与竞争的神经元之间的灰关
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300130
【出 处】
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2006航空宇航科学与技术全国博士生学术论坛
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指纹识别系统中,指纹分类对于缩小细节匹配范围和提高识别率都具有非常重要的意义.该文提出一种基于灰色SOM网络的指纹分类学习算法,将输入模式与参与竞争的神经元之间的灰关联系数嵌入到SOM网络学习规则中.该算法与SOM算法比较,学习精度较高,泛化能力也较强,但其学习速度较慢.实验中采用NIST-4指纹库的五类(W、L、R、A、T)指纹的指纹编码(FingerCode)特征进行分类器设计和判识,取得了较好的分类效果.
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