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山东大学学报(工学版)

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基于二叉树和SVM的指纹分类

朱晓霞, 孙同景, 陈桂友   

  1. 山东大学 控制科学与工程学院,山东 济南 250061
  • 收稿日期:2005-06-08 修回日期:1900-01-01 出版日期:2006-02-24 发布日期:2006-02-24
  • 通讯作者: 朱晓霞

Research of fingerprint classification combined by binary tree and SVM

ZHU Xiao-xia,SUN Tong-jing,CHEN Gui-you   

  1. School of Control Science and Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China
  • Received:2005-06-08 Revised:1900-01-01 Online:2006-02-24 Published:2006-02-24
  • Contact: ZHU Xiao-xia

摘要: 为解决支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行指纹多类分类存在困难的问题,在应用二叉树理论的基础上,提出了一种新型的指纹分类方法.该算法首先使用二叉树进行多类决策,将原始分类数据分解成3个二类分类问题,然后利用SVM进行二类分类,使3个分类超平面得到优化.两者的有机结合,充分发挥了SVM在二类分类问题方面相对于其它方法的优势,从而使算法的推广能力有较大提高,总的分类正确率可达97.9%.实验结果证明,二叉树构造多类框架将指纹多类分类问题分解成3个二类分类器系统,不仅可以有效的提高指纹分类的效率,还充分发挥了SVM分类器解决二类分类问题的优势.

关键词: 指纹分类, 二叉树, 支持向量机, 多类分类

Abstract: In order to solve the difficulties existed in fingerprint multiclassification for Support Vector Machine, this paper proposes a novel fingerprint classification method based on binary tree theory. This algorithm uses binary tree to construct the multiclass frame by decomposing the problem into three 2class classification problems, then uses Support Vector Machine optimizing the three hyperplanes. The combination of the two exerted the superiority for 2class classification of SVM over other algorithms completely, the generalization ability has improved greatly and the total accuracy for the new sample is 97.9%. Experimental results show that the fingerprint multiclass problem is divided into three 2class classifier system by using binary tree to construct the multiclass frame, which not only can improve the efficiency of fingerprint classification but also exerts the superiorities of SVM classifier for twoclass classification problem sufficiently.

Key words: binary tree, SVM, multi-classification , fingerprint classification

中图分类号: 

  • TP391.4
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