在當(dāng)今信息時(shí)代,越來越多的生物特征被用于社會(huì)事物中。指紋是常用的生物特征之一,具有高度的區(qū)分性和唯一性,它只有一小塊皮膚,但能提供的用于識(shí)別的信息相當(dāng)大。且相較于其他生物特征如人臉,指紋具有永久性,不會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而有改變,故指紋識(shí)別技術(shù)成為了目前生活中人類身份驗(yàn)證最常用的生物鑒定技術(shù),為司法刑偵、身份核對(duì)、設(shè)備解鎖等社會(huì)事務(wù)提供了極大的便利。而近些年來,隨著指紋采集設(shè)備和指紋匹配需求的提升,傳統(tǒng)的低級(jí)別指紋特征的效果難以達(dá)到可觀的效果。為了達(dá)到更高的準(zhǔn)確率,我們使用指紋特征中最細(xì)微的汗孔特征來進(jìn)行匹配研究。然而,汗孔特征在提取和匹配中,仍然面臨著一些問題和挑戰(zhàn)。本文即是針對(duì)已有的基于汗孔匹配方法中所存在的問題進(jìn)行改進(jìn),以達(dá)到更好的效果。首先,在提取汗孔的方法上,為了能更好地適應(yīng)汗孔的形狀大小等,本文提出了采用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)圖像處理相結(jié)合的方法去檢測(cè)汗孔。該方法先對(duì)圖像中可能存在汗孔的地方進(jìn)行一個(gè)預(yù)檢測(cè),隨后采用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNNs（Convolutional Neural Networks）模型對(duì)這些位置進(jìn)行判別,最后采用形態(tài)學(xué)處理的方法對(duì)結(jié)果進(jìn)行去偽,經(jīng)過這一系列的操作,... 

【文章來源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

016年模式識(shí)別產(chǎn)品中使用的各生物特征占比情況

指紋數(shù)據(jù)庫建造流程

指紋識(shí)別方法流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3422426