[发明专利]一种基于孪生支持向量机的指纹图像分类系统与方法在审
| 申请号： | 201810429965.0 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108921186A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 丁世飞;史颂辉;王丽娟;安悦瑄 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 221116 江苏省徐州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于孪生支持向量机的指纹图像分类系统与方法，涉及量子粒子群算法和“一对多”多分类孪生支持向量机算法，能够对“一对多”多分类孪生支持向量机分类器中的参数进行优化，完成指纹图像的分类，属于人工智能及图像分类领域。本发明主要包括如下内容：步骤1：指纹图像预处理；步骤2：指纹图像的特征提取；步骤3：用量子粒子群算法对“一对多”多分类孪生支持向量机分类器的参数进行优化；步骤4：将最优参数带入“一对多”多分类孪生支持向量机分类器中，确定最终的分类模型并对指纹图像进行分类。本方法成功的将孪生支持向量机应用于指纹分类并获得较高的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 指纹图像 一对多 支持向量机分类器 分类 支持向量机 量子粒子群算法 分类系统 支持向量机算法 指纹图像预处理 分类准确率 人工智能 分类模型 特征提取 图像分类 指纹分类 最优参数 优化 应用 成功 | ||
【主权项】：
1.一种基于孪生支持向量机的指纹图像分类系统与方法，其特征在于，主要包括：步骤1:指纹图像预处理：(1.1)指纹图像归一化；(1.2)指纹图像的分割；(1.3)指纹图像的二值化；步骤2：指纹图像的特征提取：(2.1)求指纹图像梯度场；(2.2)求指纹图像方向场；(2.3)将各方向所占百分比构建成一个八维向量作为孪生支持向量机的特征向量；步骤3：量子粒子群算法对“一对多”多分类孪生支持向量机分类器中的参数进行优化；步骤4：将最优参数带入“一对多”多分类孪生支持向量机分类器中，确定最终的分类模型并对指纹图像进行分类。
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