基于遗传算法的神经网络指纹自动分类

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1、V0l24No2001年1月重庆太学学报(自然科学版)第24卷第l期JournalofCHongqingUniversity(NaturaIScienceEdition)Jan2001—文章编号：lOO0—582x(2001l01—0074—04基于遗传算法的神经网络指纹自动分类黄席樾，马笑潇，沈志熙，汪鹏，周欣(重庆太学自动化学院，重庆400044)摘要：研究指纹的自动分类问题对解决大容量指纹库的匹配实时性有着重要的意义。笔者提出了一种新的指纹自动分类方法。该方法通过求取指纹方向圜抽取了指纹的纹形特征，并将其送入神经网络进行

2、分类识别．网络连接权系数采用遗传算法进行学习寻优，克服了单纯BP算法训练时闸长、易陷入局部极值的缺点，同时提高了网络奎局收数的效率。测试结果表明，基于遗传算法的多层前向神经网络分类器对指纹图象的分类有良好的性能。关键词：遗传算法；神经网络；指纹；分类嚣中圈分类号：TP39l41文献标识码：A现代信息技术的发展，特别是图象处理技术和模笔者利用基于方向基元描述的求取指纹方向图的式识别技术的发展，为实现利用人体自身固有的生物方法【，抽取了指纹图象的全局特征，将其送人多层特征进行身份识别提供了可能。人体手指指纹由于具前向神经网络进行学

3、习和分类，网络权值采用遗传算有普遍存在性(University)、互异性(Uniqueness)、终生法进行训练，从而使遗传算法与BP网络的优点结台不变性(Immutability)以及易于获取等用作密码信息起来，实现了令人满意的分类效果。的必要特点和优点，使其成为笔迹、语音、手几何、眼虹1指纹分类依据膜、面容等生物特征中用作身份鉴别方法最简单、综合利用价值最高的一种1。11常见指纹类型对于大容量指纹自动识别系统(指纹库容量超过纹形是指纹最基本的分类标志。指纹的纹形是适1万枚)，如何运用指纹的纹形特征进行指纹的粗分类应指尖的球

4、状表面和半圆形顶端以及横行的指阃屈肌对提高指纹的匹配速度、降低程序的复杂度、优化系统线生长而成的．绝大多数纹形是由中心花纹、外围线系的运行是尤为重要的。由于人工神经网络具有与人脑统和根基线系统组成，三方面纹线汇台之处形成三角相似的高度并行性和良好的容错性，特别是以改进型区，按照中心花纹和三角区的基本形态，一般将指纹分P,P网络为代表的神经网络具有良好的自学习能力、强3种类型(斗型纹，弓型纹．箕型纹)，9种形态，即：环大的分类能力和容锗能力．运用BP网络进行指纹分形纹、螺形纹、囊形纹、双脊形纹、杂形纹、左脊形纹、右类是很可行的-

5、，但是在采用BP算法训练连接权值脊形纹、弧形纹、帐形纹。时，由于BP算法存在易于陷人局部扳值的缺点，因而对于研究指纹的自动识别问题中的纹形分类而可能使最终的分类结果达不到理想状态。遗传算法言，其目的是为了快速、准确的实现指纹的识别，理论(GA)是一种自适应的启发式全局搜索算法，能从上分析认为：所分类别越多则进行指纹检索时越快，但问题的解空间而不是单个解开始进行鲁棒性搜索，可类别太多各分类依据的特征的可信度势必降低，一旦以有效地防止寻优结果收敛于局部最优解，由于该算分类错误必然导致识别错误．因此兼顾实时性和精确法不依赖于问题模型

6、特性。没有解析寻优算法要求目度的要求，只需要将指纹分为区别明显的几大类，指纹标函数连续光滑的限制。具有较好的自适应性。加之的最终识别必须借助细节特征点进行唯一确认因此又可并行实现，因而得到了广泛的应用。在我们研究的指纹自动识别系统中将指纹分为环螺形·收稿日期r2000—0525作者简介：黄席樾(1943一)。男，重庆辜节人，重庆大学教授，博导。从事计算机视觉、专寡系统等方面的研究。第24善第l期黄席蜒等：基于遗传算法的神经网搏指纹自动分妻75纹、左脊形纹、右脊形纹、弓型纹、双脊形纹及不辨型62．1GA多层前向神经网络系统结构大

7、类。文献统计出了常见的几种纹形在中国人的如图2所示，指纹专家对大量指纹样本进行纹形指纹中的所占的比例，见表l所示。分类，然后抽取每一类指纹的纹形特征，送人一个具有一个由输人层、中问层(隐层)和输出层构成的三层网衰1常见纹形在指纹中所占的比例％络进行训练，遗传算法根据训练目标函数对网络权值环螺形囊形双脊形左脊形右脊形弧形、帐形其它进行迭代学习，找到最佳分类权值后，网络成为一稳定4251354525253的模式分类器，给定输人即可输出分类结果。l2指纹搜形特征的抽取运用指纹的纹形特征先进行指纹的初步分类、再抽取细节特征点进行匹配与

8、识别已成为当今研究具有大型指纹库的AFIS识别系统的主流方法。近年来，国内外不少研究指纹识别的学者在抽取指纹纹形特征上已取得了不少研究成果【-“J。有关抽取指纹全■^点i睹1点，输：ll●局特征的方法，目前主要分为两个方向，其一是通过作纹线走向图，求取纹形的近似描述，如B．M