ABC-SVM模型在手指静脉图像质量评估中的应用研究

作者:胡晶晶; 秦华锋; 罗钦; 周树林; 曾建梅; 李翠锦
来源:激光杂志, 2017, 38(04): 169-172.
DOI:10.14016/j.cnki.jgzz.2017.04.169

摘要

为了避免传统优化方法容易陷入局部最优解的情况,本文采用人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)方法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的惩罚因子C和宽度参数σ进行参数优化,兼顾了局部最优解和全局最优解,建立了ABC-SVM模型,并将此模型应用在手指静脉图像质量评估中。通过与未经过参数优化的SVM模型对比,同时也与蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)三种优化方法进行对比实验,实验结果表明,ABC-SVM模型无论在分类准确率方面,还是运行时间方面,都是可行的,证明其具有良好的应用价值。

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