基于脉冲耦合神经网络的手掌纹理识别

摘要

掌纹识别是生物信息识别的重要技术之一,在身份识别领域已得到较好的应用,但用于中医手诊的掌纹识别研究还比较匮乏.本文提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)手掌纹理识别方法,旨在通过对不同的掌纹类型进行分类,从而辅助手诊专家发现人的潜在健康隐患.论文给出用PCNN提取时间熵序列的具体算法,并以感情线识别为例,采用SOM聚类算法获得三种类型感情线的标准熵时间序列,实现了100例感情线纹理的自动分类.论文还对PCNN的性能优劣进行了分析,对进一步改善掌纹识别算法具有借鉴意义.