Otwarty dostęp

Deep Learning Algorithms for Efficient Recognition in Biometric Image Classification

Jing Ning

Jing Ning

School of Information Engineering, Liaodong UniversityDandong, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Ning, Jing
  
17 mar 2025
Deep Learning Algorithms for Efficient Recognition in Biometric Image Classification's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 17 mar 2025
Otrzymano: 27 paź 2024
Przyjęty: 09 lut 2025
DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2025-0163
Słowa kluczowe
© 2025 Jing Ning, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Figure 1.

Example of network structure
Example of network structure

Figure 2.

He convolution network and optimized elm classification algorithm
He convolution network and optimized elm classification algorithm

Figure 3.

Model accuracy curve
Model accuracy curve

Figure 4.

Model loss curve
Model loss curve

Figure 5.

Various evaluation results of different models
Various evaluation results of different models

Figure 6.

Roc curve of different models
Roc curve of different models

Figure 7.

The confusion matrix of the densenet121 model
The confusion matrix of the densenet121 model

Figure 8.

Classification accuracy
Classification accuracy

Performance comparison of different models

Model name MACs(G) Parameter quantity(M) Speed(ms)
ResNet50 0.27 24.56 39.56
ResNeXt50 0.31 23.98 34.51
Efficient Net 0.15 2.56 31.28
DenseNet121 0.42 21.02 28.14
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma