王雅妮
- 作品数：4 被引量：18H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省重点科技创新团队项目浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于深度学习的污损指纹识别研究被引量：18
- 2017年
- 随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加,人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此,利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到普遍认同。传统的指纹识别方法基于特征点比对寻求相似性,此种方法特征点寻找容易出错,且随着指纹的模糊、破坏、污损或是其他问题,均会使识别率明显降低。针对这些问题,该文提出基于深度卷积神经网络(CNN)的CBF-FFPF(Central Block Fingerprint and Fuzzy Feature Points Fingerprint)算法对污损指纹图像进行分类识别。CBF-FFPF算法提取指纹中心点分块图像及特征点模糊化图,合并后输入CNN网络,进行指纹深层特征识别。将该算法与基于主成分分析(KPCA),超限学习机(ELM)和k近邻分类器(KNN)的指纹识别算法进行比较,实验结果表明,所提出的CBF-FFPF算法对污损指纹识别有更高的识别率和更好的鲁棒性。
- 吴震东王雅妮章坚武
- 关键词：指纹识别卷积神经网络
- 基于卷积神经网络的低质量指纹识别研究
- 2017年
- 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。
- 王雅妮吴震东章坚武
- 关键词：指纹识别卷积神经网络
- 基于深度学习的困难指纹识别
- 随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加，人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此，利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到学者们的推崇。传统的指纹识别方法是基于特征点比对...
- 王雅妮
- 关键词：指纹识别卷积神经网络
- 文献传递
- 基于深度学习的困难指纹识别研究
- 随着社会信息化水平的提高及不稳定因素的增加,人们迫切需要更加可靠的识别技术对身份进行认证。因此,利用生物特征进行鉴定已成为时下热潮。其中的指纹识别更是因其方便性和可靠性受到学者们的推崇。传统的指纹识别方法是基于特征点比对...
- 王雅妮
- 关键词：指纹识别卷积神经网络
- 文献传递
