【摘要】：隨著信息化時代的到來,現(xiàn)代社會對信息的安全性要求越來越高,人們對私人用品、個人理財、電子商務(wù)等安全性的保障表現(xiàn)出極高的關(guān)注度。而身份認(rèn)證是保證信息安全的前提,生物特征識別作為一項身份認(rèn)證技術(shù),由于其高安全性和便利性,越來越受到人們的關(guān)注。隨著社會的發(fā)展與技術(shù)的進步,其應(yīng)用也越來越廣泛,如門禁系統(tǒng)、ATM系統(tǒng)、安防監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)療保健和信息安全等領(lǐng)域。在眾多的生物特征識別技術(shù)中,由于手指靜脈位于人體內(nèi)部,不容易被復(fù)制和偽造,因此手指靜脈識別技術(shù)成為近年來最具發(fā)展前景的生物識別技術(shù)之一。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成功應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域并取得一系列成果�；诖�,本文結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論對手指靜脈圖像的特征提取與防偽檢測展開了一系列研究,主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:(1)研究基于稀疏自編碼器的手指靜脈圖像分割算法。首先,提出了一種自動標(biāo)注的方法來獲得靜脈和背景像素的標(biāo)注。然后,構(gòu)建訓(xùn)練集合并進行訓(xùn)練。最后,將模型用于測試圖像的分割。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法優(yōu)于基于手工特征的靜脈分割算法,有效地降低了手指靜脈認(rèn)證系統(tǒng)的誤率。(2)研究基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈特征恢復(fù)算法。首先,通過使用稀疏自編碼器對原始圖像分割得到二值圖像,并對二值圖像細化提取出骨架圖像。然后構(gòu)建訓(xùn)練集合進行訓(xùn)練并用于靜脈特征的恢復(fù),得到較完整的手指靜脈特征。最后提取靜脈細節(jié)點實現(xiàn)對個人身份的認(rèn)證。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法不僅能夠?qū)o脈特征進行恢復(fù),而且能夠提高手指靜脈識別性能。(3)研究基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的手指靜脈防偽檢測算法。首先,將一幅手指靜脈圖像分成不同的小塊,建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合。然后,通過訓(xùn)練模型并將其用于真假手指靜脈圖像的真假鑒別中。在公用數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,提出的算法能夠?qū)偈种胳o脈圖像進行檢測,有效地提高了手指靜脈認(rèn)證系統(tǒng)的識別精度。
【圖文】：

生物特征識別方式

tensorflow安裝成功界面
【學(xué)位授予單位】：重慶工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18;TP309

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 王勇;趙儉輝;章登義;葉威;;基于稀疏自編碼深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林火圖像分類[J];計算機工程與應(yīng)用;2014年24期

2 樊振宇;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法[J];軟件導(dǎo)刊;2011年07期

，

本文編號：2687217