基于Stein-Weiss函数的彩色掌纹特征识别算法

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作   者：

吴明珠;  陈瑛;  李兴民; 

作者机构：

广州工程技术职业学院信息工程学院; 

关键词：

反向传播神经网络;  解析性;  Stein-Weiss函数;  成对几何特征;  鲁棒性;  掌纹识别; 

期刊名称：

计算机应用研究

i s s n：

1001-3695

年卷期：

2020 年 04 期

页   码：

1276-1280

摘   要：

针对目前掌纹识别算法中对彩色掌纹图像的识别研究不多,提出一种新的基于Stein-Weiss函数解析性质的BP神经网络彩色掌纹图像的识别算法。首先为彩色掌纹图像中的每个像素点构建一个Stein-Weiss函数,再根据Stein-Weiss函数的解析性,计算出相应像素的16个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,通过BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习;然后通过BP神经网络的泛化能力来获取掌纹边缘线;最后对掌纹边缘线提取成对几何特征建立特征库,通过成对几何直方图相交算法进行掌纹识别。实验结果表明,相对于以往的灰度掌纹图像识别算法,该算法能够更快地提取出更精细的掌纹线,识别率更高,并且对于旋转和噪声的干扰具有较强的鲁棒性。