粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別系統(tǒng).pdf

1、當(dāng)今社會生物識別技術(shù)已經(jīng)成為非常熱門的一項技術(shù)，而作為傳統(tǒng)身份識別的指紋識別技術(shù)更是推陳出新，已應(yīng)用于手機、電腦、銀行、智能小區(qū)門禁、上班打卡等非常多的領(lǐng)域。在指紋識別的幾個環(huán)節(jié)罩，指紋的特征獲取和匹配是核心。在指紋的特征獲取和匹配過程中存在大量的數(shù)據(jù)計算，同時識別結(jié)果也受到指紋圖像內(nèi)噪聲的影響，所以一般自動指紋識別系統(tǒng)都存在運算速度偏慢、識別精度不高的問題。本文采取粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，利用粒子群快速有效尋找最優(yōu)解的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、的容錯能力，在提高運算速度和識別精度上做出新的嘗試，得到了一定的效果。
　　本文的工作具體涉及到以下幾方面：
　　(1)在進(jìn)行指紋圖像的獲取工作時，本文將目前出現(xiàn)的幾代指紋采集設(shè)備進(jìn)行比較，分析這些設(shè)備的優(yōu)缺點，并以此作為依據(jù)進(jìn)行設(shè)備選擇。最終我們選用最新型生物射頻技術(shù)的指紋采集設(shè)備。
　　(2)預(yù)處理工作中，本文利用目前出現(xiàn)的一些比較成熟的技術(shù)，首先對原始指紋圖像進(jìn)行濾波處理。經(jīng)濾波得到相對質(zhì)量較高的圖像后，又相繼開

3、展歸一化、二值化和細(xì)化等工作，最后得到可用與特征提取的指紋圖像。
　　(3)特征提取是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，得到特征的有效程度直接關(guān)系到識別的結(jié)果。本文介紹了兩種特征提取的方法，針對提高系統(tǒng)速度，特別重點介紹了離散小波這種快度提取的方法。
　　(4)在指紋的分類和匹配過程中，本文采用粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和匹配控制器。訓(xùn)練過程中與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制進(jìn)行比較，從訓(xùn)練速度和識別精度等各方面分析說明本文所用方法的優(yōu)勢。