基于离散度和EBFNN的指纹分类方法

摘要：

针对指纹图像中的较大平移和旋转,提出了一种基于离散度和EBFNN的指纹分类方法.首先,对指纹图像进行离散小波变换获得特征空间.然后,对特征空间进行搜索得到不同维数下的优化特征组合,通过研究这些优化特征组合的散度值随维数的变化趋势,最终确定特征向量的构成.最后,以此特征向量训练EBFNN,完成指纹纹型分类,并在FVC2000和FVC2002-DB1上作了测试.实验结果表明,当隐层节点为11时 ,总的纹型辨识正确率可达91.45%,而且对指纹图像中的平移和旋转具有良好的鲁棒性,具有一定的实用价值.

关键词：指纹分类、离散度、小波变换、EBFNN

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60808020

在线出版日期：2009-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：128-133