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基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掌紋識別方法

發(fā)布時(shí)間:2020-03-27 11:18
【摘要】:掌紋識別成為近年來生物識別技術(shù)的熱潮,掌紋紋理具有穩(wěn)定性,且掌紋的紋理信息豐富、分類性強(qiáng),采集方式比較容易。因此,研究掌紋識別技術(shù)有了重要的價(jià)值與意義。傳統(tǒng)掌紋識別方法是通過計(jì)算法來進(jìn)行特征提取,然后對特征進(jìn)行分類,特征提取時(shí)消耗的時(shí)間多,計(jì)算的過程中的誤差導(dǎo)致識別率不高。為了簡單有效地識別掌紋,避免掌紋特征提取與識別的缺點(diǎn),結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特點(diǎn),本文提出了一種基于現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的直接在掌紋原圖像上進(jìn)行特征提取的掌紋識別算法。這種方法選取現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對掌紋的特征進(jìn)行提取,通過修改網(wǎng)絡(luò)提升訓(xùn)練速度及識別率。本文選取現(xiàn)有的掌紋數(shù)據(jù)庫,分別對三個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修改訓(xùn)練。主要研究工作如下:1)、ConvNet-1網(wǎng)絡(luò),是對標(biāo)準(zhǔn)的MobileNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修改:略過平均池化層(7×7),最后一層卷積層直接與全連接層連接。2)、ConvNet-2網(wǎng)絡(luò),對標(biāo)準(zhǔn)的DenseNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修改:省略了平均池化層(7×7)。3)、ConvNet-3網(wǎng)絡(luò),對標(biāo)準(zhǔn)的ReseNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行以下修改:最后一層卷積層之后直接與全連接層連接,即省略了平均池化層(1×1)。文中三個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立對掌紋庫進(jìn)行識別,結(jié)合1)、2)及3)中提出的修改可以進(jìn)行有效的掌紋識別。其中三種網(wǎng)絡(luò)的識別率分別為:99.94%、99.98%、99.83%。對本文所獲取的結(jié)果進(jìn)行分析對比,對其他使用本文掌紋數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)的典型代表性的掌紋識別算法進(jìn)行對比,并把近五年來研究的典型代表性的傳統(tǒng)算法實(shí)現(xiàn)掌紋識別率最高的算法與本文中掌紋識別最高的方法進(jìn)行比對。同時(shí),與現(xiàn)有的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的掌紋識別比對,本文的方法,訓(xùn)練速度快,訓(xùn)練的時(shí)間減少,識別率提高。
【圖文】:

神經(jīng)元模型,神經(jīng)元


以使網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練更容易一些。逡逑2.1.1神經(jīng)元逡逑神經(jīng)元是最基本的單元結(jié)構(gòu),,如圖2.1所示:逡逑X,:逡逑X;邋?邋w,邐b'逡逑?邐—_——逡逑x逡逑n逡逑圖2.1神經(jīng)元模型逡逑其中:X,表示輸入信號;表示輸入信號與神經(jīng)元連接的權(quán)重值;/)表逡逑示偏置值:%為神經(jīng)元的輸出。輸出與輸入之間的關(guān)系為:逡逑y;邋=邋/K?Z(x-*WJ)逡逑/0表示激活函數(shù),表達(dá)式如下:逡逑崩(2-2)逡逑1邋+邋r逡逑5逡逑

多層感知器,隱含層,反向傳播算法,隱藏層


邐隱藏層〖邐隱藏層2逡逑圖2.2多層感知器(有兩個(gè)隱含層)逡逑圖2.2中箭頭的連接是信號傳輸?shù)姆较蚝蜕窠?jīng)元,神經(jīng)元是通過權(quán)值連接。逡逑隱含層和輸出層中的神經(jīng)元的輸入是輸出值的加權(quán)和。其表達(dá)式為:逡逑(2_3)逡逑/=1逡逑=fk.)邐(2-4)逡逑其中:V表示/層m個(gè)神經(jīng)元的輸入;逡逑m逡逑y表示神經(jīng)元輸出值;逡逑m逡逑V表示偏置:逡逑m逡逑表示神經(jīng)元的權(quán)值。逡逑2.1.3反向傳播算法逡逑反向傳播算法是目前常用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效算法,主要思想是:逡逑(1)
【學(xué)位授予單位】:云南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2602892

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