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基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法
被引量:
2
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作者
尚丽
陈杰
《苏州市职业大学学报》
2008年第1期65-69,共5页
主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明...
主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。
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关键词
非负稀疏编码(NNSC)
径向基概率网络(RBPNN)
掌纹
图像
图像识别和分类
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职称材料
题名
基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法
被引量:
2
1
作者
尚丽
陈杰
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
出处
《苏州市职业大学学报》
2008年第1期65-69,共5页
基金
中国博士后科学基金资助(20060390108)
文摘
主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。
关键词
非负稀疏编码(NNSC)
径向基概率网络(RBPNN)
掌纹
图像
图像识别和分类
Keywords
Non-negative Sparse Coding (NNSC)
Radial Basis Probabilistic Neural Network (RBPNN)
palmprint images
image recognition and calssification
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
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1
基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法
尚丽
陈杰
《苏州市职业大学学报》
2008
2
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