SVM和BP算法在掌纹验证方法中的比较

• 作 者: 蒲鑫
• 机 构: 长春理工大学光电信息学院
• 出 处: 科技创新导报
• 发表日期: 2011年02期
• 关键词: 掌纹验证 支持向量机 BP算法 Palmprint Authentication Support Vector Machine BP
• 基金项目: 吉林省教育厅吉教科合字[2009]第574号.

本章通过用SVM算法和神经网络算法两种方法对掌纹图像进行分类,验证了基于SVM算法分类的优越性远远大于传统的神经网络算法分类。而且,SVM算法具有良好的抗噪性,而对于神经网络算法,一旦输入向量的维数增加,其收敛性和错误率都会发生较大的偏差。实验结果验证了用SVM算法比用神经网络算法有更大的准确率,尤其在小样本、高维数的分类上。