基于深度学习的污损指纹识别研究

随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加,人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此,利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到普遍认同。传统的指纹识别方法基于特征点比对寻求相似性,此种方法特征点寻找容易出错,且随着指纹的模糊、破坏、污损或是其他问题,均会使识别率明显降低。针对这些问题,该文提出基于深度卷积神经网络(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法对污损指纹图像进行分类识别。CBF-FFPF算法提取指纹中心点分块图像及特征点模...

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Veröffentlicht in:电子与信息学报 2017, Vol.39 (7), p.1585-1591
1. Verfasser: 吴震东 王雅妮 章坚武
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加,人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此,利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到普遍认同。传统的指纹识别方法基于特征点比对寻求相似性,此种方法特征点寻找容易出错,且随着指纹的模糊、破坏、污损或是其他问题,均会使识别率明显降低。针对这些问题,该文提出基于深度卷积神经网络(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法对污损指纹图像进行分类识别。CBF-FFPF算法提取指纹中心点分块图像及特征点模糊化图,合并后输入CNN网络,进行指纹深层特征识别。将该算法与基于主成分分析(KPCA),超限学习机(ELM)和k近邻分类器(KNN)的指纹识别算法进行比较,实验结果表明,所提出的CBF-FFPF算法对污损指纹识别有更高的识别率和更好的鲁棒性。
ISSN:1009-5896
DOI:10.11999/JEIT161121