【摘 要】
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传统的指纹识别监控方法在应用到以海量、在线和增量为特征的大数据环境中时,不能自动高效地进行识别;由此设计了一种基于Map-Reduce并行框架和AE的大数据智能监控指纹识别算
【基金项目】
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国家自然科学基金(71140008);海南特区发展基金(2011SFO3);海南教育厅科研项目(Hjkj2013-15)
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传统的指纹识别监控方法在应用到以海量、在线和增量为特征的大数据环境中时,不能自动高效地进行识别;由此设计了一种基于Map-Reduce并行框架和AE的大数据智能监控指纹识别算法;首先,设计了基于AE和BP神经网络的识别模型,采用AE进行指纹图像自动特征提取,然后提出了一种基于比较差异算法对AE进行参数初始化的训练算法,采用BP神经网络进行具体识别;最后,将识别过程分解为Map函数和Reduce函数;在Map-Reduce并行框架下对FVC2004中的指纹数据库进行实验,实验结果表明了文中方法能自动、高效地进行指纹识别。
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