基于深度学习的非接触掌纹识别方法

• 作者: 郑仕伟 韩俊刚
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 卷积神经网络 掌纹识别 深度学习 非接触
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

采用非接触的方式获取到的掌纹图像容易受到手掌摆放姿势、光照条件等因素的影响,造成识别效果欠佳.针对这些问题,提出使用卷积神经网络来处理非接触式掌纹识别问题.首先利用肤色阈值切割出手掌图像,采用一种指根点检测算法确定指根点,使用确定的指根点建立坐标系,分割出RO I图像.其次,使用卷积神经网络自动提取特征,并将提取到的特征送入分类器得出结果.最后,在公开掌纹数据库上进行实验,取得了不错的识别效果,证明了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩俊刚	西安邮电大学计算机学院	113	703	14.0	20.0
2	郑仕伟	西安邮电大学计算机学院	2	3	1.0	1.0