融合局部特征与深度学习的三维掌纹识别

• 作者: 姚金良 杨冰 莫文博
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三维掌纹 局部几何特征 曲率特征 形状指数 表面类型 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与自动化
• 页码范围: 540-545
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.03.014

摘要

为了探索三维掌纹在生物特征识别领域的应用,基于局部纹理特征和深度学习,提出一种有效的三维掌纹识别方法.通过曲率特征、形状指数、表面类型分别来描述三维掌纹的局部几何特征,将其作为深度神经网络的输入,完成三维掌纹识别任务.在香港理工大学的三维掌纹数据库上对不同的几何特征、不同的深度神经网络模型进行全面分析与比较.三维掌纹识别实验结果表明,与其他三维掌纹识别方法相比较,所提方法的识别率更高,识别时间更短,在实时掌纹识别领域具有较大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚金良	杭州电子科技大学计算机学院	16	88	5.0	9.0
2	杨冰	杭州电子科技大学计算机学院	8	37	4.0	5.0
3	莫文博	杭州电子科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0