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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배종수 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제65권 제6호
발행연도
2016.6
수록면
1,060 - 1,069 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

영상처리 기법을 통한 RBFNN 패턴 분류기 기반 개선된 지문인식 시스템 설계
배종수 ,  오성권 ,  김현기 전기학회논문지 2016.06 학술저널

2015

병렬처리 기법을 이용한 RBFNN 패턴분류기 기반 개선된 지문인식시스템 설계
배종수 ,  오성권 ,  최우진 정보 및 제어 논문집 2015.10 학술대회자료
영상처리 기법을 통한 pRBFNN 패턴 분류기 기반 개선된 지문인식 시스템 설계
배종수 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2015.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we introduce the fingerprint recognition system based on Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). Fingerprints are classified as four types(Whole, Arch, Right roof, Left roof). The preprocessing methods such as fast fourier transform, normalization, calculation of ridge’s direction, filtering with gabor filter, binarization and rotation algorithm, are used in order to extract the features on fingerprint images and then those features are considered as the inputs of the network. RBFNN uses Fuzzy C-Means(FCM) clustering in the hidden layer and polynomial functions such as linear, quadratic, and modified quadratic are defined as connection weights of the network. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm optimizes a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNN. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. The performance evaluation of the proposed fingerprint recognition system is illustrated with the use of fingerprint data sets that are collected through Anguli program.
#RBFNN #fingerprint #identification #pattern classifier

목차

Abstract
1. 서론
2. 지문인식 시스템의 구조 및 전처리 알고리즘
3. RBFNN 기반 지문 패턴 분류기 설계
4. 시뮬레이션 및 결과고찰
5. 결론
References

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