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【2h】

Fingerprint classification with combined neural networks

机译:组合神经网络的指纹分类

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摘要

Biometric identification has been widely used in identifying a genuine person from an impostor. Fingerprint identification is becoming a very popular biometric identification technique because it has special properties: fingerprints are unique and unchangeable. With increased processing capability of computers and larger the size of fingerprint databases are increased, the demand for higher speed processing and greater processing capacity for automatic fingerprint identification systems (AFIS) has increased. APIS consists of fingerprint feature acquisition, fingerprint classification and fingerprint matching. Fingerprint classification plays a key role in fingerprint identification as efficient and accurate algorithms cannot only reduce the search time for searching large fingerprint databases, but they can also reduce the number of fingerprints that need to be searched.
机译:生物特征识别已被广泛用于从冒名顶替者中识别真正的人。指纹识别正成为一种非常流行的生物识别技术,因为它具有特殊的特性:指纹是唯一且不可更改的。随着计算机处理能力的提高和指纹数据库的更大容量,对自动指纹识别系统(AFIS)的更高处理速度和更大处理能力的需求也在增加。 APIS包括指纹特征获取,指纹分类和指纹匹配。指纹分类在指纹识别中起着关键作用,因为高效,准确的算法不仅可以减少搜索大型指纹数据库的搜索时间,而且还可以减少需要搜索的指纹数量。

著录项

  • 作者

    Zhang Fan;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 English
  • 中图分类

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