Fingerprint Recognition by Multi-objective Optimization PSO Hybrid with SVM
Hsieh, Ching Tang; Hu, Chia Shing
Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM
dor_id: 45762
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520.3.#.a: Researchers put efforts to discover more efficient ways to classification problems for a period of time. Recent years,the support vector machine (SVM) becomes a well-popular intelligence algorithm developed for dealing this kind ofproblem. In this paper, we used the core idea of multi-objective optimization to transform SVM into a new form. Thisform of SVM could help to solve the situation in tradition, SVM is usually a single optimization equation, andparameters for this algorithm can only be determined by user’s experience, such as penalty parameter. Therefore, ouralgorithm is developed to help user prevent from suffering to use this algorithm in the above condition. We use multiobjectiveParticle Swarm Optimization algorithm in our research and successfully proved that user do not need to usetrial – and – error method to determine penalty parameter C. Finally, we apply it to NIST-4 database to assess ourproposed algorithm feasibility, and the experiment results shows our method can have great results as we expect.
773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 12 Núm. 6
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doi: https://doi.org/10.1016/S1665-6423(14)71662-1
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last_modified: 2024-03-19 14:00:00
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Hsieh, Ching Tang; Hu, Chia Shing
Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM
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