利用常规指纹数据库进行数据增强以训练小面积指纹识别深度神经网络的方法
计算机视觉与模式识别
2022-03-24 v1 人工智能
摘要
指纹因易于采集、唯一性和可得性而在基于生物特征识别的系统中广受欢迎。如今它被用于智能手机安全、数字支付和数字保险柜。基于细节点的传统指纹匹配方法主要适用于大面积指纹，在处理来自智能手机的小面积指纹时准确率会显著下降。已有许多尝试将深度学习用于小面积指纹识别，并取得了诸多成功。但训练深度神经网络需要大量训练数据集。目前没有知名的小面积指纹数据集，因此我们必须自行制作数据集。本文中，我们提出一种数据增强方法，利用常规指纹数据库（如FVC2002）训练小面积指纹识别深度神经网络，并通过测试加以验证。实验结果表明了我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2203.12241,
title = {A Method of Data Augmentation to Train a Small Area Fingerprint Recognition Deep Neural Network with a Normal Fingerprint Database},
author = {JuSong Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12241},
year = {2022}
}