【摘 要】
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指纹识别技术已经广泛应用在智能手机和平板电脑等移动终端设备,然而,随着移动终端设备朝着轻薄化方向发展,电容式指纹采集器越来越小巧,导致采集到的指纹图像面积越来越小。小面积指纹图像中含有的细节特征点(端点和分叉点)的数量较少,基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时,将会出现正确接受率降低和错误接受率升高的现象,无法满足移动终端设备的应用要求,因此小面积指纹识别技术成为了指纹识别领域的研究
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指纹识别技术已经广泛应用在智能手机和平板电脑等移动终端设备,然而,随着移动终端设备朝着轻薄化方向发展,电容式指纹采集器越来越小巧,导致采集到的指纹图像面积越来越小。小面积指纹图像中含有的细节特征点(端点和分叉点)的数量较少,基于细节特征点的传统指纹识别方法在小面积指纹识别时,将会出现正确接受率降低和错误接受率升高的现象,无法满足移动终端设备的应用要求,因此小面积指纹识别技术成为了指纹识别领域的研究热点之一。为了提高小面积指纹的正确接受率,本文从图像处理和深度学习两个方向对小面积指纹识别技术进行了深入研究,主要工作和创新点如下:1、提出一种基于二值描述子的小面积指纹识别方法。首先采用高斯差分的方法进行关键点检测,并以关键点为中心,提取由指纹原图的超短二值描述子和指纹二值图像的详细信息组成的二值描述子;其次在关键点对匹配时,使用汉明距离分别实现超短二值描述子和二值图像的详细信息的粗匹配和精匹配;最后实现基于二值描述子的指纹特征拼接,提高指纹正确接受率。2、提出一种基于密集连接卷积网络的小面积指纹识别方法。对指纹原图做图像增强处理,并充分利用密集连接卷积网络特征复用的优点构建提取指纹特征的深度学习模型,实现小面积指纹识别。3、实现基于Android系统的指纹识别功能。根据Android系统的框架设计,依次实现Linux内核层的指纹驱动设计、硬件抽象层中定义好的函数接口以及基于二值描述子的小面积指纹识别程序的封装,并选择电容式指纹采集器SW9251和Hikey960开发板验证基于Android系统的指纹识别功能。为了验证方法的有效性,本文采用电容式指纹采集器SW9251采集9600幅指纹图像作为自建数据库。上述两种方法分别在自建数据库中取得99.46%和97.47%的正确识别率,高于基于细节特征点的传统指纹识别方法,能够满足移动终端设备的应用要求。
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