私たちは、自動化された指紋認識のためのニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。指紋画像は、1つの隠れ層を持つ多層パーセプトロン（MLP）分類器を経由して分類されている。バックプロパゲーション学習技術は、トレーニングのために使用される。選択した機能は、それらがシフト、回転、拡大縮小の下で同時に不変であるように、特別な方法で表現されます。シミュレーション結果は、良好な検出率と低い故障率で得られる。提案手法は、指紋データの小さなセットを持つシステムのための信頼性があることがわかった。
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