基于平移不变Zernike矩和模块化神经网络的掌纹识别方法

摘要：

在对掌纹原始图像进行去噪、分割等预处理之后,利用平移不变的Zernike矩特征矢量(TIZMs)作为掌纹特征建立特征库,根据已知分类信息建立样本集.并将问题分解为多个小规模的两类问题,然后采用模块化神经网络(MNN)作为分类器进行掌纹识别.对香港理工大学的Polyu PalmprintDB数据库中的3200个掌纹进行实验,在响应时间和识别精度等方面获得了很好的结果.

关键词：掌纹识别、平移不变Zernike矩、模块化神经网络(MNN)

所属期刊栏目：15

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目60441005;60340460005;新材料领域项目863-306-ZD13-06-1

在线出版日期：2006-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-23