计量学报

作者：尚丽,周燕,孙战里

单位：苏州市职业大学 电子信息工程学院, 江苏 苏州 215104

关键词：计量学;掌纹图像;稀疏表示;核稀疏表示;特征提取;特征分类

基金：国家自然科学基金(61373098);江苏省“3C产品智能制造工程技术研究开发中心”资助

与稀疏表示(SR)模型相比,基于单个核函数的SR(KSR)模型可以有效减少数据维数、降低学习模型的计算复杂度并提高特征分类精度;但这种模型对核函数及其参数的选择通常不能包含恰当的、完整的分类信息。为了满足更高的特征分类精度需求,提出了一种基于多个核函数的SR(M-KSR)模型及其快速稀疏优化方法,并将其应用于掌纹图像的分类。测试结果证明了基于M-KSR模型的掌纹分类方法的有效性和实用性。

来源：2021年第11期

《计量学报》期刊编辑部

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