基于卷积神经网络的低质量指纹识别研究

• 作者: 吴震东 王雅妮 章坚武
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 指纹识别 卷积神经网络 分块指纹 指纹细化图
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 1276-1280
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.82
• 字数: 1923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.06.033

摘要

当今社会,各种不稳定因素的增加,使得人们越来越关注识别技术的可靠性.随着科学技术的发展,生物识别技术被广泛应用到各个方面,也使其成为身份鉴定的主要手段之一.其中,指纹识别更因其方便性和可靠性受到研究者们的推崇.传统的指纹识别方法依赖于对特征点的一一比对来得到指纹之间的相似性,无疑是较为成熟且识别率较高的一种方式.但是,这种方法需要花费大量的时间来寻找特征点,且指纹图像的质量对最终的识别率具有关键性影响.因此,针对这些问题提出了基于卷积神经网络的多分块低质量指纹识别算法.它将指纹细化图做分块处理,然后将分块后的指纹图像和指纹原始细化图均输入到卷积神经网络中进行分类识别.实验结果表明,所提算法有效解决了低质量指纹识别率低的情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章坚武		155	1164	15.0	27.0
2	吴震东		21	101	6.0	9.0
3	王雅妮		2	23	1.0	2.0