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1、维普资讯http://www.cqvip.com模式识别文章编号:1008-0570(2007)01-1-0281-02基于改进BP神经网络的指纹自动分类器AUTOMAT
2、CFINGERPRINTSYSTEMC1.ASS
3、F
4、ERBAsEDoNlMPRovED8PNEURALNETwoRKS洒北大学可视化技术研究所)严晓梅耿国华周明全YANXIAOMElGENGGUO-HUAZHOUMlNGQUAN摘要:指纹分类技术是指纹数据库的一个重要索引机制。本文提出了一种新型BP网络指纹分类算法。对采集到的指纹图像进行归
5、一化处理.计算出方向图,然后利用Poincare索引值在指纹方向图上寻找出指纹奇异点,并将其送入到改进的三层BP神经网络进行分类。克服了单纯BP算法易陷入局部极值的缺点,提高了网络全局收敛效率。采用该算法对1382枚指纹进行分类,准确率高达95.7%。达到了良好的指纹分类效果。关键词:BP网络;指纹分类;poincare索引值;特征提取;误差扩大中图分类号:TP391.4文献标识码:BAbstracts:Fingerprintsclassificationisaimportantindexmechanism.T
6、hepaperpresentsanewfingerprintclassificationalgorithmusingBPNeuralNetworks.Aftertl1eoriginalimagenormaledandcomputingthedirecfionalimage.thesingularitybasedonthedirectionalim.ageCanbeextractedbythePoincareindex.Thentbefingerprintscanbeclassifiedfiveclassesby
7、athreelayerBPNetworksbasedonthealgofitllmhsolvestbedisadvantageoflocalextremumarosedbythepureBPNetwoksandimprovesthewholeconvergence.Theclassifierwastestedon1382imagesofgoodquality.nlenetworkachieved95.7%classificationaccuracyandhaveawellresuh.Keywords:BPNeu
8、ralNetworks,fingerprintclassification,thePOincareIndex,featureextraction,Enlarging-Errors方向图是指纹图像中脊线的走向所构成的点阵.是指纹图1引言像的一种变换表示方法。它反映了整个指纹图像的整体模式。随着指纹识别技术的广泛应用于金融、刑侦等领域,指纹在输入的指纹图像中会出现各种噪声,因此根据指纹本身具有数据库的规模越来越大。因而引入了指纹分类技术,它根据指局部邻域方向相似性的特点。通过一个低通滤波器来修正不正纹的特征将指纹分
9、为若干类。使得查询只需在指纹数据库的一确的局部纹线方向,如图3所示。个相应子集中进行,从而节省搜索时间和降低运算复杂度。目前常见的指纹分类算法有:基于指纹图像的结构特征。基于指纹结构奇异点的信息、基于SVM(支持矢量机)和基于神经网络的方法等人工神经网络具有与人脑相似的高度并行性和良好的容错性,特别是以BP网络为代表的的神经网络具有较好的学习能力、强大的分类能力和容错能力。但是采用BP算法训练连接权值时,BP网络易陷入局部趋于饱和的状况。使得训练速度缓图1原始图像图2归一化图像慢并且分类结果达不到理想的状态。本
10、文提出了一种基于误差放大的BP方法,当输出层的实际输出和理想输出的误差项小于阈值时,使用一个误差放大系数调整误差项的值,从而恢复较高的学习率达到理想的指纹分类效果。2指纹图像预处理2.1图像归一化:归一化是对某一象素点的原始灰度均值和方差进行调整,图3指纹方向图以降低沿脊线和谷线上的灰度值的变化。将图1中的指纹图像2-3特征提取:经过归一化后的图像如图2所示。指纹图像中存在两类特征:全局特征和局部特征。全局特2.2计算方向图征指能够反映指纹整体形状的特征,通常用于指纹的分类,因严晓梅:硕士此提取全局特征的过程往
11、往归于指纹分类。基金项目:国家自然科学基金(605731791本文中,我们需要提取的特征点为:三角区和中心点。实现@鳓搠邮局订82-946360.,L/-q'-_281—维普资讯http://www.cqvip.com模式识别中文核心期刊<微计算机信息》(测控自动化)2007年第23卷第1-1期使用的算法是poincare索引算法。在指纹图像中。具有双中心Mj:OJ+E(j)(8)点的
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