【摘 要】
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提出了一种利用隐马尔可夫模型 (HMM )和支持向量机 (SVM )的两级指纹分类新方法 .该方法采用指纹编码 (FingerCode)作为指纹的特征表述 ,在对分类器进行训练之后 ,首先用 5
【机 构】
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北京理工大学软件学院; 重庆大学光电工程学院模式识别研究室; 重庆大学光电工程学院模式识别研究室 北京100081; 重庆大学光电工程学院模式识别研究室重庆400044;
【基金项目】
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Supportedbythe 2 11KeyProjectofChongqingUniversity
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提出了一种利用隐马尔可夫模型 (HMM )和支持向量机 (SVM )的两级指纹分类新方法 .该方法采用指纹编码 (FingerCode)作为指纹的特征表述 ,在对分类器进行训练之后 ,首先用 5个伪二维HMM对待分类指纹进行类别初选 ,确定最可能的两种指纹分类结果 ,再用相应的SVM分类器做最终判决 .最后使用NIST 4数据库中的 2 0 0 0幅指纹和CQU VERIDICOM数据库的10 0 0幅指纹对该方法进行了实验 ,其分类的准确性为 91% ,连续性为 93.7% ,这证明了该方法的有效性
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