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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。 展开更多
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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