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基于深度学习的污损指纹识别研究

更新时间：2019-12-30 12:53:12 大小：471K 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：深度学习指纹识别 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

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。


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1778  
电 子 与 信 息 学 报  
第 39 卷  
distance[J]. Journal of Electronics & Information Technology,  
2015, 37(1): 50-55. doi: 10.11999/JEIT140244.  
5 结束语  
为了提高航迹关联在传感器系统误差和传感器  
[7]  
HUANG D, LEUNG H, and BOSSE E. A pseudo-  
measurement approach to simultaneous registration and  
track fusion[J]. IEEE Transactions on Aerospace & Electronic  
Systems, 2012, 48(3): 2315-2331. doi: 10.1109/TAES.2012.  
6237594.  
ZHU Hongyan and CHEN Shuo. Track fusion in the presence  
of sensor biases[J]. IET Signal Processing, 2014, 8(9): 958-967.  
doi: 10.1049/iet-spr.2013.0393.  
ZHU Hongyan, WANG Wei, and WANG Chen. Robust  
track-to-track association in the presence of sensor biases and  
missed detections[J]. Information Fusion, 2016, 27: 33-40. doi:  
10.1016/j.inffus.2015.05.002.  
存在部分重叠监视区域、虚警及漏警等因素造成观  
测目标不完全一致的情况下的鲁棒性和稳定性，本  
文提出了基于 t 分布混合模型的抗差关联算法。该  
方法将航迹关联问题转化为图像配准中的非刚性点  
集配准问题，建立具有重拖尾、对异常点抗差性能  
较好的 t 分布混合模型，并引入到 EM 框架中进行  
参数闭合解的估计，同时充分利用航迹点间的运动  
一致性，引入了 Tikhonov 正则项。最后仿真结果验  
证了在系统误差和观测目标不完全一致情况下本文  
算法的有效性，该算法在正确关联率、稳健性和鲁  
棒性上得到了较大提高。  
[8]  
[9]  
[10] 朱洪艳, 张颖, 王琛. 基于松弛标号算法的多传感抗差航迹关  
联[J]. 控制与决策, 2015, 30(4): 593-598. doi: 10.13195/  
j.kzyjc.2014.0134.  
参 考 文 献  
[1]  
齐林, 崔亚奇, 熊伟, 等. 基于距离检测的自动识别系统和对  
海雷达航迹抗差关联算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(8):  
1855-1861. doi: 10.11999/JEIT141472.  
QI Lin, CUI Yaqi, XIONG Wei, et al. Anti-bias association  
algorithm for automatic identification system and radar  
based on bias detection[J]. Journal of Electronics &  
Information Technology, 2015, 37(8): 1855-1861. doi: 10.  
11999/JEIT141472.  
ZHU Hao, Leung H, and Yuen K V. A joint data association,  
registration, and fusion approach for distributed tracking[J].  
Information Sciences, 2015, 324(C): 186-196.  
何友, 宋强, 熊伟. 基于傅里叶变换的航迹对准关联算法[J].  
航空学报, 2010, 31(2): 356-362.  
HE You, SONG Qiang, and XIONG Wei. A track  
registration-correlation algorithm based on fourier transform  
[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2010, 31(2):  
356-362.  
ZHU Hongyan and HAN Suying. Track-to-track association  
based on structural similarity in the presence of sensor  
biases[J]. Journal of Applied Mathematics, 2014(1): 1-8. doi:  
10.1155/2014/294657  
ZHU Hongyan and WANG Chen. Joint track-to-track  
association and sensor registration at the track level[J].  
Digital Signal Processing, 2015, 41: 48-59. doi 10.1016/j.dsp.  
2015.03.012.  
董凯, 王海鹏, 刘瑜. 基于拓扑统计距离的航迹抗差关联算  
法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 50-55. doi: 10.11999/  
JEIT140244.  
ZHU Hongyan, ZHANG Ying, and WANG Chen. Anti-biases  
track-to-track association based on relaxation labeling[J].  
Control & Decision, 2015, 30(4): 593-598. doi: 10.13195/j.  
kzyjc.2014.0134.  
[11] LEE S X and MCLACHLAN G J. Finite mixtures of  
canonical fundamental skew t-distributions[J]. Statistics &  
Computing, 2016, 26(3): 573-589. doi: 10.1007/s11222-015-  
9545-x  
[12] PEEL D and MCLACHLAN G J. Robust mixture modelling  
using the t distribution[J]. Statistics & Computing, 2000,  
10(4): 339-348. doi: 10.1023/A:1008981510081.  
[13] WU C.F.J. On the convergence properties of the EM  
algorithm[J]. The Annals of Statistics, 1983, 11(1): 95-103.  
[14] LIU C and RUBIN D B. ML estimation of the t distribution  
using EM and its extensions, ECM and ECME[J]. Statistica  
Sinica, 1995, 5(1): 19-39.  
[2]  
[3]  
[4]  
[5]  
[6]  
[15] MYRONENKO A and SONG X. Point set registration:  
Coherent point drift[J]. IEEE Transactions on Software  
Engineering, 2010, 32(12): 2262-2275. doi: 10.1109/TPAMI.  
2010.46.  
李保珠： 男，1989 年生，博士生，研究方向为雷达数据处理、航  
迹关联和误差配准等.  
董云龙： 男，1974 年生，博士，副教授，研究方向为雷达目标组  
网检测等.  
李秀友： 男，1983 年生，博士，研究方向为认知雷达波形设计、  
海杂波中目标检测等.  
关
键： 男，1968 年生，教授，博士生导师，研究方向为雷达目  
标检测与跟踪、侦察图像处理和信息融合等.  
DONG Kai, WANG Haipeng, and LIU Yu. Anti-  
bias track association algorithm based on topology statistical  

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