用于生物特征手形识别的神经网络委员会研究
计算机视觉与模式识别
2022-04-11 v1 机器学习
摘要
本文研究了用于生物特征模式识别的不同神经网络委员会。我们将神经网络用作分类器以进行身份识别和验证。我们表明，与仅选取性能最佳神经网络的多起点初始化算法相比，神经网络委员会能够提高识别率。另一方面，我们发现使用相同分类器的身份识别与验证应用之间并无强相关性。
引用
@article{arxiv.2204.03935,
title = {Study of a committee of neural networks for biometric hand-geometry recognition},
author = {Marcos Faundez-Zanuy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03935},
year = {2022}
}
备注
9 pages published in Proceedings of the 8th international conference on Artificial Neural Networks: computational Intelligence and Bioinspired Systems (IWANN'05). Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, 1180 1187