遗传算法优化的BP神经网络在足迹检验中的应用
将高速发展的神经网络理论应用于足迹检验、服务于侦查办案是传统足迹学走出瓶颈期的一大趋势.本文提出一种利用遗传算法优化的BP神经网络进行足迹自动检验的方法,通过计算机自动提取平面赤足迹的18维灰度特征、13维几何特征,构造神经网络分类器,进一步优化设计结构和权重矢量.经识别训练和测试应用,结果显示相对于一般的计算机分类方法,基于遗传算法优化的BP神经网络分类准确性和稳定性均较高,有效规避了传统足迹检验的主观性、经验性,有较强的实用价值.
足迹检验、神经网络、遗传算法、应用
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中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目资助2017YCYB33
2019-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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