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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Drop Fingerprint Recognition Based on Self-Organizing Feature Map

verfasst von : Jie Li, Qing Song, Yuan Luo, Cunwei Zou

Erschienen in: Artificial Intelligence and Computational Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Drop analysis technology developed rapidly, the recognition of drop fingerprint become more and more important. It discussed about drop analysis technology and the methods to recognize liquid drop fingerprint. With the self-learning, self-organizing and out-supervision, self-organizing feature map network is suitable to use in drop fingerprint recognition. By MATLAB simulation, a SOM neural network which has been trained is established. Two groups of samples are identified. The identification ratio of one group is 97.5 percent, and the other group is 95 percent. The recognition performance achieved the goal as expected.

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Metadaten
Titel
Drop Fingerprint Recognition Based on Self-Organizing Feature Map
verfasst von
Jie Li
Qing Song
Yuan Luo
Cunwei Zou
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-16530-6_54