生物識別技術(shù)利用人體固有的生理或行為特征來進行個人身份的鑒定,已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、教育、醫(yī)療、社保等領(lǐng)域。這其中,指靜脈識別技術(shù)通過紅外線CCD攝像頭獲取手指的靜脈分布圖像,并提取指靜脈相關(guān)特征用于身份認證,具有隱秘性、安全性和便捷性的優(yōu)點。但是,在指靜脈圖像采集過程中,由于受到外界環(huán)境干擾,指靜脈圖像質(zhì)量往往較低;另外,由于手指不固定,容易引起平移、旋轉(zhuǎn)等姿勢變化。在面對這些問題時,特別是手指姿勢變化引起的相同手指之間的形態(tài)差異問題,傳統(tǒng)的指靜脈描述子提取方法通常難以獲得魯棒的描述子,識別效果較差。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來開展相關(guān)研究,首先提出了一種結(jié)合特征描述與編碼的指靜脈魯棒描述子提取框架,接著從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)兩方面入手,探尋更有效的方法,最后通過實驗表明,所提出的方法在SDUMLA,FV-USM和MMCBNU三個數(shù)據(jù)集上達到了最好的指靜脈識別效果,具有一定的理論意義和實用價值。具體的研究工作如下:1、提出一種結(jié)合特征描述與編碼的指靜脈描述子提取框架（Describing and Encoding Framework,DAE）,主要包括預(yù)處理模塊、基于CNN的局部描述子提取模塊... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)的指靜脈描述方法
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的指靜脈描述方法
    1.3 論文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指靜脈描述子學(xué)習(xí)相關(guān)理論
    2.1 圖像描述子概述
        2.1.1 圖像局部描述子
        2.1.2 局部描述子編碼方法
        2.1.3 圖像局部描述子的應(yīng)用
    2.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像描述方法
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)基本原理
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像描述上的應(yīng)用
    2.3 指靜脈識別數(shù)據(jù)庫與評價指標
        2.3.1 指靜脈識別公開數(shù)據(jù)庫
        2.3.2 生物識別技術(shù)評價指標
    2.4 本章小結(jié)
第三章 結(jié)合特征描述與編碼的端到端指靜脈描述子提取框架DAE
    3.1 DAE框架的結(jié)構(gòu)
        3.1.1 預(yù)處理模塊
        3.1.2 局部描述子提取模塊
        3.1.3 局部描述子編碼模塊
    3.2 DAE框架的損失函數(shù)和訓(xùn)練策略
        3.2.1 損失函數(shù)
        3.2.2 樣本挖掘方式
        3.2.3 DAE框架訓(xùn)練流程
    3.3 DAE框架的有效性驗證
        3.3.1 實驗配置和數(shù)據(jù)集劃分
        3.3.2 指靜脈1:1驗證實驗結(jié)果與分析
        3.3.3 描述子魯棒性驗證
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于DAE框架的輕量級指靜脈描述子提取網(wǎng)絡(luò)
    4.1 相關(guān)理論
    4.2 基于直連結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
        4.2.1 設(shè)計思路
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.3 基于特征復(fù)用與降維的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        4.3.1 設(shè)計思路
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有效性驗證
        4.4.1 實驗配置和數(shù)據(jù)集劃分
        4.4.2 指靜脈1:1驗證實驗結(jié)果與分析
        4.4.3 指靜脈1:N識別實驗結(jié)果與分析
        4.4.4 特征復(fù)用方式的進一步探討
    4.5 本章小結(jié)
第五章 用于訓(xùn)練指靜脈描述子提取網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)設(shè)計
    5.1 相關(guān)理論
    5.2 損失函數(shù)設(shè)計思路
        5.2.1 Triplet Loss的不足
        5.2.2 對Triplet Loss的改進
    5.3 損失函數(shù)的有效性驗證
        5.3.1 實驗配置和數(shù)據(jù)集劃分
        5.3.2 定性和定量分析
        5.3.3 指靜脈1:1驗證實驗結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    論文工作總結(jié)
    后續(xù)工作展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3197086