一種基于abc-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別算法研究

1、一種基于 一種基于 ABC-BP ABC-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別算法研究 算法研究 文祝青 文祝青 吳志攀 吳志攀 惠州城市職業(yè)學(xué)院信息技術(shù)系 惠州城市職業(yè)學(xué)院信息技術(shù)系 惠州學(xué)院信息科學(xué)技 惠州學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 術(shù)學(xué)院 摘 要： 針對 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在著收斂速度慢、對初始值敏感以及容易陷入局部極小值等缺點而導(dǎo)致指紋識別效果不理想事實, 該文提出了一種基于 ABC-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別算法, 將指紋

2、的特征點坐標(biāo)的數(shù)值歸一化后輸入到 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練, 利用人工蜂群算法在訓(xùn)練過程中進行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化, 從而在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 過程中獲得最優(yōu)的權(quán)值和閾值, 以更為準(zhǔn)確地得到指紋識別結(jié)果。實驗數(shù)據(jù)表明, 該算法取得了較好的識別結(jié)果, 具有一定的應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞： 指紋識別; BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 人工蜂群算法; 作者簡介： 作者簡介：文祝青 (1981—) , 女, 四川自貢人, 碩士, 講師, 研究方向為計算機教育、軟

3、件工程;作者簡介： 作者簡介：吳志攀 (1975—) , 男, 廣東五華人, 碩士, 講師, 研究方向為模式識 別和大數(shù)據(jù)技術(shù)。收稿日期： 收稿日期：2017-09-05基金： 基金：惠州市科技計劃項目 (2014-01) Received Received： 2017-09-051 概述 概述生物識別技術(shù)是一種用來鑒定個人身份信息的技術(shù)。目前研究最為深入、應(yīng)用 范圍最為廣泛、發(fā)展最為成熟的生物識別技術(shù)當(dāng)屬指紋識別技術(shù),

4、但其以前主要應(yīng)用在刑事偵查、司法鑒定當(dāng)中[1]。當(dāng)代的指紋識別一般都是在光學(xué)傳感器 上實現(xiàn)的, 遠離了脫機的研究而開始了聯(lián)機的指紋識別。隨著半導(dǎo)體指紋傳感器的發(fā)展, 指紋辨認的應(yīng)用范疇迅速擴大, 已經(jīng)深入至個人電腦, 手機、金融系像素點的閾值。假設(shè)有一張圖像, 它的灰度為 1-m 級, 灰度值為 i, 像素數(shù)為 Ni。各灰度值的分布如公式 (1) 所示。圖 5 二值化圖像 下載原圖圖 4 圖像增強 下載原圖由于二值化之后的圖像還

5、是不能滿足后續(xù)的要求, 因而需要圖像細化來得到寬度為單個像素點的脊線的骨架圖像, 細化不但減少了圖像數(shù)據(jù)量, 而且使脊線更加清晰, 可以提高處理效率。一個圖像有成千上萬的像素點, 研究每個點很繁瑣, 那就需要將其剔除, 是否可刪由該目標(biāo)點 8 鄰域內(nèi)各像素點的值決定。一個目標(biāo)像素依次跟周圍的 8 個領(lǐng)域進行匹配從而判斷是否刪除, 細化后效果如圖 6 所示。圖 6 細化圖像 下載原圖指紋的細節(jié)特征信息應(yīng)包含以下幾點[4]:(1)

6、特征點類型;(2) 特征點坐標(biāo) (x, y) ;(3) 在局部分塊圖像上, 特征點的紋線方向 d;令提取的特征點坐標(biāo)記為 (x, y, d) , 一個區(qū)域內(nèi)有很多這樣的特征點, 用 P=Pn (xn, yn, dn) 表示, 指紋匹配就是以上特征點的匹配。4 基于 基于 ABC-BP ABC-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在很多領(lǐng)域都得到了成功地運用, 它的基本原理是:輸入信號 Xi, 通過