轻量化多特征融合的指纹分类算法研究

作者:甘俊英; 戚玲; 项俐; 何国辉; 曾军英; 秦传波

摘要:快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中是加速目标指纹查找的关键技术。目前,指纹分类算法存在复杂度高、操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、且无法充分利用指纹特征信息等问题。神经网络深层提取的特征更加关键,也更有代表性,但忽略了部分浅层信息。针对指纹分类存在的问题,本文提出一种轻量化多特征融合的指纹分类算法。该算法设计了轻量化Finger-SqueezeNet来训练指纹图像,采用查表法求得指纹的细化图之后,利用改进的分布求和梯度法求取相应细化图的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)图像;将指纹ROI图像输入网络深层与提取的特征图进行特征融合,使得深层网络也能获得浅层中纹线准确的走向信息,从而增强网络对于纹型的敏感度;采用Maxout激活函数对网络提取的特征进行激活。实验结果表明,本文算法不仅减少了训练参数量,而且通过指纹ROI图像补偿深层特征图,更加充分利用了指纹的纹型信息,轻量化算法也可为指纹分类模型拓展到移动端提供理论支撑。

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关键词:
  • 指纹分类
  • 多特征融合
  • 轻量化神经网络

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期刊名称:信号处理

期刊级别:北大期刊

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杂志介绍:
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国电子学会
出版地方:北京
快捷分类:电子
国际刊号:1003-0530
国内刊号:11-2406/TN
邮发代号:18-143
创刊时间:1985
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:1.5
综合影响因子:1.17