【摘 要】
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本文建立一种基于带有Sigmoid激活函数的神经网络的掌纹识别方法。基于神经网络对样本训练数量的要求，对图像库进行提升样本数量的预处理，增加样本容量；然后，采用多方向卷积核组
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本文建立一种基于带有Sigmoid激活函数的神经网络的掌纹识别方法。基于神经网络对样本训练数量的要求，对图像库进行提升样本数量的预处理，增加样本容量；然后，采用多方向卷积核组建的神经网络，提取掌纹特征；最后，利用非线性函数输出结构优化输出。实验结果表明所提出方法降低了时间复杂度的同时，提高了掌纹识别率。
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