發(fā)布時間：2018-05-17 13:09

  本文選題：指紋匹配 + 深度學習　； 參考：《計算機應用》2017年11期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的基于細節(jié)特征點的指紋匹配方法多適用于采集面積較大的指紋,在面向智能手機端的小采集面積指紋時準確率明顯下降的問題,提出一種基于深度學習的小面積指紋匹配方法。首先,提取指紋圖像的細節(jié)特征點信息;其次,搜索和標定感興趣紋理區(qū)域(ROI);然后,構(gòu)建并改進基于殘差結(jié)構(gòu)的輕量級深度神經(jīng)網(wǎng)絡,通過采用二值化特征模式優(yōu)化網(wǎng)絡和Triplet Loss方式訓練模型;最后,制定一種智能手機端注冊匹配策略實現(xiàn)小面積指紋匹配。實驗結(jié)果表明,提出方法在公開庫FVCDB1與自建數(shù)據(jù)庫上的等錯率(EER)分別僅為0.50%與0.58%,遠低于傳統(tǒng)的基于細節(jié)特征點的指紋匹配方法,能夠有效提升小面積指紋匹配的性能,更好地滿足智能手機端的應用需求。
[Abstract]:The traditional fingerprint matching method based on detail feature points is suitable for fingerprint with large area, and the accuracy of fingerprint with small area for smart phone is obviously decreased. A small area fingerprint matching method based on depth learning is proposed. Firstly, the minutiae of fingerprint image are extracted; secondly, the texture region of interest is searched and calibrated; then, the lightweight depth neural network based on residual structure is constructed and improved. The binary feature pattern is used to optimize the network and Triplet Loss training model. Finally, a smart phone registration matching strategy is developed to achieve small area fingerprint matching. The experimental results show that the proposed method is only 0.50% and 0.58% in the open library FVCDB1 and the self-built database respectively, which is far lower than the traditional fingerprint matching method based on detail feature points, and can effectively improve the performance of small area fingerprint matching. Better meet the application needs of smart phone.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院;浙江外國語學院計算機科學與技術學院;杭州易和網(wǎng)絡有限公司;
【基金】：浙江省自然科學基金資助項目(Y1101304)~~
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：1901507