基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法

• 作者: 刘霞 秦华锋
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手指静脉 防伪检测 深度学习 深度置信网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 32-38
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 4809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2018.0005.005

摘要

针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦华锋	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	13	8	2.0	2.0
2	刘霞	重庆工商大学智能制造服务国际科技合作基地	8	85	1.0	8.0