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基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别
被引量:
10
1
作者
陈智
黄琳琳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期290-294,共5页
提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感...
提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.
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关键词
独立成分分析
主成分分析
多层前馈(BP)神经网络
感兴趣区域
掌纹识别
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职称材料
应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别
被引量:
2
2
作者
戴桂平
尚丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第19期182-185,共4页
提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-DEMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法。利用2-DEMD自适应的时频局域化多尺度和ICAII表征数据的高阶统计特性...
提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-DEMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法。利用2-DEMD自适应的时频局域化多尺度和ICAII表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征。首先,对预处理过的掌纹图像进行2-DEMD分解得到多层本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降维处理的FastICAII算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试(2-DEMD+ICAII)的识别性能。实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICAII相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点。
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关键词
二维经验模式分解(2-DEMD)
独立成分分析(ICA)
主成分分析(PCA)
掌纹识别
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职称材料
题名
基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别
被引量:
10
1
作者
陈智
黄琳琳
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期290-294,共5页
文摘
提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.
关键词
独立成分分析
主成分分析
多层前馈(BP)神经网络
感兴趣区域
掌纹识别
Keywords
independent
comment
analysis
principal
components
analysis
back
propagation
neural
network
region
of
interest
palmprint
recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别
被引量:
2
2
作者
戴桂平
尚丽
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第19期182-185,共4页
基金
江苏省自然科学基金(No.BK2009131)
河北省科学技术研究与发展计划项目(No.10212152)
文摘
提出一种基于二维经验模式分解(Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-DEMD)和独立成分分析(Independent Comment Analysis,ICA)相结合的掌纹识别新方法。利用2-DEMD自适应的时频局域化多尺度和ICAII表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征。首先,对预处理过的掌纹图像进行2-DEMD分解得到多层本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用基于PCA(Principal Component Analysis)降维处理的FastICAII算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试(2-DEMD+ICAII)的识别性能。实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICAII相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点。
关键词
二维经验模式分解(2-DEMD)
独立成分分析(ICA)
主成分分析(PCA)
掌纹识别
Keywords
two-dimensional
empirical
mode
decomposition
independent
comment
analysis
principal
component
analysis
palm
print
recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别
陈智
黄琳琳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
10
下载PDF
职称材料
2
应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别
戴桂平
尚丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
2
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职称材料
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