吴敏
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：中国科学院大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律更多>>
- 基于深度卷积神经网络的指纹纹型分类算法被引量：7
- 2016年
- 传统指纹纹型分类算法的准确率直接受到相应特征提取算法的影响.在海量指纹库中,同类纹型指纹形态变化明显增大,不同类纹型界限变得模糊,仅通过人工定义的特征进行分类很难适应全部指纹数据.为解除纹型分类问题与人工定义的特征提取问题的耦合,提出一种直接在指纹原图上进行纹型识别的算法.利用卷积神经网络自动特征提取的能力从大量指纹数据中学习得到纹型特征,并通过对训练数据的设计使网络能够适应指纹的多样性,提升算法的鲁棒性.此外,多尺度网络模型平均方法使分类准确性得到进一步提升.在国际公开指纹数据集NIST DB4上测得纹型四分类准确率达94.2%.
- 江璐赵彤吴敏
- 关键词：卷积神经网络指纹识别
- 指纹大数据集比对精度衰减问题分析及其应对
- 2015年
- 随着指纹自动识别系统在公安各领域的广泛应用,指纹数据库的库存数据量也随之迅速上升,进而导致指纹比对精度在一定程度上有所下降,其表现在于相同的指纹比重关系,在大数据集上(如千万人级甚至亿级指纹数据集)比对准确率及排前率可能明显劣于小规模数据集上的比对结果。拟就该问题展开分析,从细节特征点及指纹纹线角度提出:引入更多具有较高区分度的新特征是应对比对精度衰减问题的有效手段。
- 赵彤吴敏阿勇
- 关键词：指纹识别
