首页 > 《苏州市职业大学学报》 > 2008年1期 > 基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法

基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码（NNSC）和径向基概率神经网络（RBPNN）模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征，利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比，实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。

DOI wjv5n8n9d7/587974

作者尚丽;陈杰

机构地区不详

出处《苏州市职业大学学报》 2008年1期

关键词非负稀疏编码(NNSC) 径向基概率网络(RBPNN) 掌纹图像图像识别和分类

分类 [文化科学][职业技术教育学]

出版日期 2008年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

1何沂;甘宇;逯宇佳;吕雪松;王曙煜. 基于稀疏自编码的岩性识别方法.矿床学,2018-04.
2赵晓迪. 基于卷积神经网络的 GIS缺陷图像识别方法研究.建筑技术科学,2019-12.
3赵晓迪. 基于卷积神经网络的GIS缺陷图像识别方法研究.社会学,2019-11.
4徐,婷1，王英超2. 一种基于改进YOLOv4的图像识别方法.建筑技术科学,2022-07.
5王鑫吴增朗郭俊健. 基于配网开关柜部件的图像识别方法研究.,2023-01.
6孙熠;李志农;闫敬文. 基于Grouplet熵与关联向量机的断口图像识别方法研究.金属材料,2015-01.
7吴,静1,,张倩文2，魏温雅2，. 基于XGBoost集成深度学习的红外与可见光图像识别方法.建筑技术科学,2020-10.
8李欣,陈志明,周智明,郑安然,杜思骏,林志强. 基于图像识别技术的红外图像批量识别与归档方法.电力系统及自动化,2023-08.
9赵克. 基于人工智能技术的线路施工现场安全图像识别方法.,2023-11.
10王慧源,苏春阳,郭嘉琦,郝勇栋. 基于机器人的变电站开关状态图像识别方法.,2023-06.

来源期刊

苏州市职业大学学报

苏州市职业大学学报

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

非负稀疏编码(NNSC) 径向基概率网络(RBPNN) 掌纹图像图像识别和分类

返回顶部