基于深度学习的三维指纹识别技术研究
发布时间：2022-01-17 08:13
近年来,随着科学技术的发展,人们迫切需要新的身份识别技术来进行更稳定的认证。由于具备可靠性、高识别率和易于获取等优势,指纹识别技术已经成为生物识别领域的热门研究方向。一个完整的指纹识别系统包括:图像获取和匹配识别两个步骤,其中匹配识别是关键,匹配的精度和速度将直接影响到系统最终的识别率。传统的二维指纹识别方法大部分依赖于特征点的匹配,已经具有较高的识别率。但这种基于特征点匹配的方法不仅费时,而且丢失了指纹的深度信息。随着指纹的旋转和缩放等变化,二维指纹识别方法的鲁棒性会严重下降。为了解决这些问题,三维指纹识别技术随之出现。由于是一个新兴的研究领域,三维指纹识别技术中还存在着很多挑战性的问题亟待解决。传统方法通过寻找指纹特征点并对特征点进行匹配,针对方法中耗时长、算法复杂度高等问题,本文提出了一种基于深度学习的三维指纹识别算法。通过引入卷积神经网络,减少了寻找指纹特征点这一步骤,降低了识别算法的复杂度,并有效地保留了指纹的深度信息。所提算法的具体步骤如下:首先将指纹深度图像和二维指纹图像分别输入到不同的卷积神经网络中得到指纹深度特征和二维指纹特征,再通过另一个神经网络进行特征融合,最后对...
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
各类生物识别技术市场占有率分布图
河北工业大学硕士学位论文-5-像。采集过程中手指的部分形变及多种影响因素，导致获取的指纹图像质量较低，从而使识别率降低。这种基于接触按压式来获取指纹图像的方法具有以下缺陷：1、接触问题：在传统的二维指纹识别技术中，是通过手指在坚硬的采集器表面（如玻璃、硅和聚合物等）滚动或者按压的方法来得到二维指纹图像。由于每次按压采集器表面的力度大小不同，接触设备的角度、部位也不同，所采集到的图像存在着不可预知的非线性形变，从而影响后续的特征向量提取和指纹特征匹配精度[19]。如图1.3所示，为同一手指在不同按压角度下得到的形变指纹图，图1.4为同一手指在不同按压力度下得到的清晰度不同的指纹图。2、卫生问题：由于采集器表面会有很多用户进行接触，不可避免的会有部分指纹残留。为避免影响后续用户的采集，需要对传感器进行大量、仔细的维护，大大增加了工作量。3、残影问题：由于是接触式的采集，采集器表面难免会留下其他用户的痕迹，对后续用户的采集产生影响，也直接影响了所采信息的独立性和图像质量。4、干湿度问题：如果手指表面太潮湿或者太干燥，所采集的图像质量会受到很大图1.3同一手指在不同按压角度下得到的形变指纹图图1.4同一手指在不同按压力度下得到的清晰度不同的指纹图
基于深度学习的三维指纹识别技术研究-6-影响，对装置的性能也会产生不利影响。如图1.5所示，图1.5(a)为手指潮湿时采集的灰度值较高、指纹纹路粘连的指纹图，图1.5(b)为手指干燥时采集的灰度值较低、指纹纹路清晰的指纹图。指纹是一种三维生物特征，接触式的采集方式势必会使三维形貌到二维图像的映射过程中丢失部分信息导致非线性失真。因此，成功的获取指纹的三维形状数据，并对其进行匹配，将能得到更高精度的识别结果。为此，本论文将研究指纹三维形貌的获取及识别。1.2.2三维指纹识别技术的优点获取高质量的生物统计特征信息对于提高自动身份认证系统的整体性能始终是至关重要的一步。Jain指出，设计鲁棒性更好的生物特征传感器是减少匹配过程中误差的一种重要手段[4]。指纹本身是三维的生物特征，从三维到二维的非线性映射不可避免地会丢失信息或造成信息的畸变，从而影响最终认证和识别的精度。所以指纹的三维非接触获取是自动身份识别和鉴定系统中实现高精度数据模式输入的理想方法。与二维指纹识别技术相比，三维指纹技术[20]具有特殊的优点：1、由于采用非接触测量，因此不存在弹性变形。2、可以获得无畸变指纹脊线分布的图像。3、可以获得局部细节特征的空间几何坐标和方位。4、可以同时获得实际手指表皮的全局特征和形貌。(a)手指潮湿时得到的指纹图(b)手指干燥时得到的指纹图图1.5同一手指在不同干湿度下采集的指纹图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的低质量指纹识别研究[J]. 王雅妮,吴震东,章坚武. 通信技术. 2017(06)
[2]基于机器学习的图像特征提取技术在图像版权保护中的应用[J]. 胡刚,荆磊,朱磊. 科技创新与应用. 2016(31)
[3]生物特征识别技术综述[J]. 郑方,艾斯卡尔·肉孜,王仁宇,李蓝天. 信息安全研究. 2016(01)
[4]融合深度信念网络和多层感知器的人脸表情识别[J]. 施徐敢,张石清,赵小明. 小型微型计算机系统. 2015(07)
[5]生物特征识别技术综述[J]. 赵士伟,张如彩,王月明,张晖. 中国安防. 2015(07)
[6]网络身份识别系统在电子商务中的研究与应用[J]. 顾青,梁佐泉,汪治,徐祺. 计算机技术与发展. 2011(11)
[7]基于生物识别技术的门禁系统设计与工程实践[J]. 丁晓炯. 智能建筑与城市信息. 2009(05)
[8]指纹识别技术的研究[J]. 田鹏. 科学技术与工程. 2007(18)
[9]基于指纹识别与PKI的电子政务身份认证体系[J]. 陈锋,覃征. 计算机工程与设计. 2007(08)
[10]基于脊线采样的指纹识别算法[J]. 解梅,佟异. 电子学报. 2003(10)
本文编号：3594380
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
各类生物识别技术市场占有率分布图
河北工业大学硕士学位论文-5-像。采集过程中手指的部分形变及多种影响因素，导致获取的指纹图像质量较低，从而使识别率降低。这种基于接触按压式来获取指纹图像的方法具有以下缺陷：1、接触问题：在传统的二维指纹识别技术中，是通过手指在坚硬的采集器表面（如玻璃、硅和聚合物等）滚动或者按压的方法来得到二维指纹图像。由于每次按压采集器表面的力度大小不同，接触设备的角度、部位也不同，所采集到的图像存在着不可预知的非线性形变，从而影响后续的特征向量提取和指纹特征匹配精度[19]。如图1.3所示，为同一手指在不同按压角度下得到的形变指纹图，图1.4为同一手指在不同按压力度下得到的清晰度不同的指纹图。2、卫生问题：由于采集器表面会有很多用户进行接触，不可避免的会有部分指纹残留。为避免影响后续用户的采集，需要对传感器进行大量、仔细的维护，大大增加了工作量。3、残影问题：由于是接触式的采集，采集器表面难免会留下其他用户的痕迹，对后续用户的采集产生影响，也直接影响了所采信息的独立性和图像质量。4、干湿度问题：如果手指表面太潮湿或者太干燥，所采集的图像质量会受到很大图1.3同一手指在不同按压角度下得到的形变指纹图图1.4同一手指在不同按压力度下得到的清晰度不同的指纹图
基于深度学习的三维指纹识别技术研究-6-影响，对装置的性能也会产生不利影响。如图1.5所示，图1.5(a)为手指潮湿时采集的灰度值较高、指纹纹路粘连的指纹图，图1.5(b)为手指干燥时采集的灰度值较低、指纹纹路清晰的指纹图。指纹是一种三维生物特征，接触式的采集方式势必会使三维形貌到二维图像的映射过程中丢失部分信息导致非线性失真。因此，成功的获取指纹的三维形状数据，并对其进行匹配，将能得到更高精度的识别结果。为此，本论文将研究指纹三维形貌的获取及识别。1.2.2三维指纹识别技术的优点获取高质量的生物统计特征信息对于提高自动身份认证系统的整体性能始终是至关重要的一步。Jain指出，设计鲁棒性更好的生物特征传感器是减少匹配过程中误差的一种重要手段[4]。指纹本身是三维的生物特征，从三维到二维的非线性映射不可避免地会丢失信息或造成信息的畸变，从而影响最终认证和识别的精度。所以指纹的三维非接触获取是自动身份识别和鉴定系统中实现高精度数据模式输入的理想方法。与二维指纹识别技术相比，三维指纹技术[20]具有特殊的优点：1、由于采用非接触测量，因此不存在弹性变形。2、可以获得无畸变指纹脊线分布的图像。3、可以获得局部细节特征的空间几何坐标和方位。4、可以同时获得实际手指表皮的全局特征和形貌。(a)手指潮湿时得到的指纹图(b)手指干燥时得到的指纹图图1.5同一手指在不同干湿度下采集的指纹图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的低质量指纹识别研究[J]. 王雅妮,吴震东,章坚武. 通信技术. 2017(06)
[2]基于机器学习的图像特征提取技术在图像版权保护中的应用[J]. 胡刚,荆磊,朱磊. 科技创新与应用. 2016(31)
[3]生物特征识别技术综述[J]. 郑方,艾斯卡尔·肉孜,王仁宇,李蓝天. 信息安全研究. 2016(01)
[4]融合深度信念网络和多层感知器的人脸表情识别[J]. 施徐敢,张石清,赵小明. 小型微型计算机系统. 2015(07)
[5]生物特征识别技术综述[J]. 赵士伟,张如彩,王月明,张晖. 中国安防. 2015(07)
[6]网络身份识别系统在电子商务中的研究与应用[J]. 顾青,梁佐泉,汪治,徐祺. 计算机技术与发展. 2011(11)
[7]基于生物识别技术的门禁系统设计与工程实践[J]. 丁晓炯. 智能建筑与城市信息. 2009(05)
[8]指纹识别技术的研究[J]. 田鹏. 科学技术与工程. 2007(18)
[9]基于指纹识别与PKI的电子政务身份认证体系[J]. 陈锋,覃征. 计算机工程与设计. 2007(08)
[10]基于脊线采样的指纹识别算法[J]. 解梅,佟异. 电子学报. 2003(10)
本文编号：3594380
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