10.19557/j.cnki.1001-9944.2018.09.002
基于改进型ELM的指静脉识别算法研究
针对指静脉图像信噪比低、易过拟合导致识别准确率低等问题,该文利用主成分分析法PCA作为预处理,结合极限学习机ELM,提出基于L1-L2范数约束的静脉识别算法.该方法通过PCA对原始指静脉图像进行降维和特征提取,采用ELM框架来训练指静脉识别模型,并利用L1范数约束抑制ELM输出权重中的异常值以提高算法对噪声的鲁棒性,同时结合L2范数约束来提升算法的泛化能力.通过实验,验证出该方法具有特征提取质量高、神经网络训练学习响应快、识别准确率高的特点.
主成分分析法、极限学习机、静脉图像、识别
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TN91
国家自然科学基金项目61741303;广西中青年教师基础能力提升项目KY2016YB193
2018-12-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
95-98,108