基于HMM和SVM的指纹分类方法

被引：11

作者：

王崇文

李见为

陈为民

机构：

[1] 北京理工大学软件学院

[2] 重庆大学光电工程学院模式识别研究室

[3] 重庆大学光电工程学院模式识别研究室北京重庆大学光电工程学院模式识别研究室重庆

[4] 重庆

来源：

电子与信息学报 | 2003年 / 11期

关键词：

指纹分类; 支持向量机; 隐马尔可夫模型; 指纹编码;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

该文提出了指纹分类的一种新型方法:使用指纹编码的基于隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的两级分类,该方法采用FingerCode作为指纹的特征表述,首先用5个伪二维 HMM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,实验表明,分类性能已经达到或超过目前流行的指纹分类算法,具有一定的实用价值。

引用

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