基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法
尚丽
陈杰
1.苏州市职业大学,电子信息工程系,江苏,苏州,2151042.苏州市职业大学,电子信息工程系,江苏,苏州,215104
摘要：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.
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
分类号：TN911.73(通信)
资助基金：中国博士后科学基金(20060390108)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 65-69 )
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