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基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法
被引量：
7
1
作者
袭肖明
尹义龙
+1 位作者
杨公平
孟宪静
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1914-1923,共10页
近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图...
近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.
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关键词
手指静脉识别
指轮廓识别
多生物特征识别
分类置信度得分
个性化
加权
融合
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职称材料
基于深度神经网络的个性化推荐系统研究
被引量：
10
2
作者
张敏军
华庆一
+2 位作者
贾伟
陈锐
姬翔
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期104-109,共6页
为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码...
为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效.
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关键词
个性化
推荐
深度神经网络
个性化融合
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职称材料
题名
基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法
被引量：
7
1
作者
袭肖明
尹义龙
杨公平
孟宪静
机构
山东大学计算科学与技术学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1914-1923,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61070097
61173069)
教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(NCET-11-0315)
文摘
近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.
关键词
手指静脉识别
指轮廓识别
多生物特征识别
分类置信度得分
个性化
加权
融合
Keywords
finger vein recognition
finger contour recognition
multimodal biometrics verification
classification confidence score （CCS）
personalized weight fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度神经网络的个性化推荐系统研究
被引量：
10
2
作者
张敏军
华庆一
贾伟
陈锐
姬翔
机构
西北大学信息科学与技术学院
宁夏大学新华学院
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期104-109,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61272286)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20126101110006)
文摘
为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效.
关键词
个性化
推荐
深度神经网络
个性化融合
推荐查询
Keywords
personalized recommendation
deep neural network
personalized fusion
recommendation query
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法
袭肖明
尹义龙
杨公平
孟宪静
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度神经网络的个性化推荐系统研究
张敏军
华庆一
贾伟
陈锐
姬翔
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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职称材料
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