卢克，R.M。;艾利宗多，D。;López-Rubio，E。;E.J.帕洛莫。 基于计算智能技术的手部生物特征特征选择。 （英文） Zbl 1233.68200号 Elizondo，David A.（编辑）等人，《隐私和安全的计算智能》。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-25236-5/hbk）。计算智能研究394159-180（2012）。 摘要：本章提出了一种基于遗传算法和互信息的在手部生物识别系统中使用特征选择的新方法。其目的是提供一个标准的特征数据集，减少要提取的特征数量，并降低整个识别过程的复杂性。实验结果表明，要获得良好的准确率，并不总是需要应用复杂复杂的分类器。这种方法能够在所有提取的数据中发现最适合执行分类任务的手部几何特征。简单的分类器，如最近邻（kNN）或线性判别分析（LDA）与该策略相结合，得到了比其他更复杂的方法更好的结果。关于整个系列，请参见[Zbl 1233.68015号]. MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 软件：DistAl公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.M.Luque}等人，《螺柱计算》。智力。394159-180（2012年；Zbl 1233.68200） 全文： 内政部