發(fā)布時(shí)間：2021-07-13 00:45

　　指紋識別是生物特征識別技術(shù)中被重點(diǎn)關(guān)注的技術(shù)之一。目前,指紋識別技術(shù)已被廣泛用于刑偵、金融、出入境等領(lǐng)域。然而,當(dāng)偽造指紋被使用時(shí),傳統(tǒng)的自動指紋識別系統(tǒng)易被攻破,從而造成安全問題。在手指皮下的乳頭層存在著和外部指紋完全一致的內(nèi)部指紋結(jié)構(gòu),它是外部表皮指紋的來源,無法輕易被偽造指紋代替。光學(xué)相干層析技術(shù)（Optical Coherence Tomography,OCT）是一種非侵入式的高分辨率成像技術(shù),可以清楚地獲取手指的內(nèi)部指紋信息,從而增強(qiáng)指紋識別技術(shù)的防偽能力。本文利用OCT技術(shù)采集皮下三維手指數(shù)據(jù),提出了一種基于改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCT外部與內(nèi)部指紋提取算法,本文主要的工作和成果歸納如下:（1）使用改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取角質(zhì)層和乳頭層輪廓:針對現(xiàn)有算法中存在的角質(zhì)層與乳頭層輪廓提取不夠準(zhǔn)確等問題。結(jié)合指紋皮下的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,本文提出一種經(jīng)過改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在原始的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入卷積長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)、殘差連接結(jié)構(gòu)和批量歸一化層結(jié)構(gòu),通過該網(wǎng)絡(luò)直接分割OCT手指三維數(shù)據(jù),獲取手指中的角質(zhì)層和乳頭層輪廓。實(shí)驗(yàn)證明使用本文提出的算法提取角質(zhì)層和乳頭層輪廓,其均方誤差、豪斯... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

手指皮下結(jié)構(gòu)示意圖Figure1-1.Schematicillustrationofthesubcutaneousstructureofthefinger

圖2-1頻域OCT原理圖gure 2-1. Frequency domain OCT schem度為rz ，樣品的深度為nz ，樣品的 ( )sE k 分別表示為：( ) ( )cos(2 )r rE k E k k z t dk ( ) ( ) cos(2 )s n nn k E k R k z t d 干涉后，光譜儀接收到的光的信號2( ) cos[2 ( )] sn m m n nnm n kR R k z z R 依次為直流信號部分，互相關(guān)部分過程中，需要測量反射率信息nR 和k )，利用逆傅里葉變換由頻域轉(zhuǎn)化為:

基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 OCT 內(nèi)外指紋提取算法2.2 OCT 指紋提取方法介紹OCT 外指紋和內(nèi)指紋提取算法主要分為兩類——切片法和輪廓提取法。切片法分別預(yù)估角質(zhì)層和乳頭層距離手指表面的大致深度，提取該深度下曲線的灰度值特征，拼接所有 B-scan 圖像的灰度值特征，生成外指紋和內(nèi)指紋灰度指紋圖。如圖 2-2（a）所示，紅色曲線表示角質(zhì)層周圍的預(yù)設(shè)深度曲線，藍(lán)色曲線表示乳頭層周圍的預(yù)設(shè)深度曲線。相比于切片法，輪廓提取法需要精確提取角質(zhì)層和乳頭層等輪廓。如圖 2-2（b）所示，天青色、紅色和藍(lán)色曲線分別代表玻璃層、角質(zhì)層和乳頭層曲線。通過精確獲取所有 B-scan 圖像中上述輪廓的起伏特征，拼接得到外指紋和內(nèi)指紋。


本文編號：3280989