关于指纹三角区域的深度残差网络检测仿真

摘要

cqvip:在指纹检测识别过程中,常常由于指纹污损或者角度偏移,导致指纹无法被准确快速的识别出来。为解决上述问题,提出了关于指纹三角区域的深度残差网络检测方法。方法首先将指纹图像采取预处理,包括数据压缩、均值削减、白化操作等步骤,旨在降低干扰与虚假特征,便于三角区域及其特征的检测;然后引入深度残差网络,用于提取抽象度较高的指纹三角区域及其特征;最后针对深度残差网络,设计了非线性残差计算与代价函数,并利用改进的深度残差网络训练搜索得出指纹三角区域,避免残差训练饱和,以及特征标注带来的大量重复学习过程。仿真结果表明,提出的关于指纹三角区域的深度残差网络检测方法,有效降低了指纹识别受检测角度偏移的影响,显著提高了指纹识别的准确度、容忍度,以及收敛速度。