【摘 要】
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传统指纹识别通常要经过二值化、细化的过程,对指纹特征点进行特征提取,存在速度慢、效率低的弊端。本系统采用基于小波纹理特征融合的深度学习算法,并改进的神经网络算法,通
【基金项目】
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贵州省科技厅基础研究计划项目:黔科合基础[2017]1063;贵州省教育厅青年科技人才成长项目黔教合KY字[2018]289;贵州省教育厅高校人文社会科学研究青年项目:2018qn03;国家留学基金:201708525079
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传统指纹识别通常要经过二值化、细化的过程,对指纹特征点进行特征提取,存在速度慢、效率低的弊端。本系统采用基于小波纹理特征融合的深度学习算法,并改进的神经网络算法,通过深度学习方法对指纹图像数据库进行训练,指纹图像首先采用SVM进行指纹图像导入,用Spliteachlable对图像进行分类,用Imfilter对图像进行特征提取,最后将如上特征进行矩阵,用户端采用Matlab实现,实验结果显示特征融合后的识别精度为99.95%。
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