【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个伪二维HM
【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
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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2000幅指纹和CQU-VERIDICOM数据库的1000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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