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提出了一种结合深度神经网络和随机森林的手掌静脉分类新方法。利用预训练深度神经网络模型AlexNet提取掌脉特征,采用主成分分析法对提取的高维掌静脉特征进行降维处理,以减少存储空间、降低分类误差,结合对噪声具有很好容忍能力的随机森林进行分类。基于香港理工(PolyU)数据库、中国科学院(CASIA)数据库和自建库的测试精度分别为100%、97.00%和99.50%。相较传统方法,所提方法避免了人工选择特征提取算法的局限性,有效降低了手掌静脉的分类误差,具有更好的稳健性。